Skip to content

v1.5 release

Pre-release
Pre-release

Choose a tag to compare

View all tags
@nojusta nojusta released this 17 Apr 19:57
v.1.5
f69c59b
This commit was created on GitHub.com and signed with GitHub’s verified signature.
GPG key ID: B5690EEEBB952194
Verified
Learn about vigilant mode.

v1.5

Diegimo instrukcija

  • Atsisiųskite projekto kodą iš GitHub naudodami git clone komandą su projekto URL:
git clone https://github.com/nojusta/LabDarbas_nr2
  • Pereikite į projekto katalogą naudodami cd komandą. Pavyzdžiui:
cd *projekto vieta kompiuteryje*
  • Sukurkite Makefile su reikiamomis taisyklėmis. Jūsų Makefile turėtų atrodyti maždaug taip (Unix OS atveju):
# Kompiliatorius
CXX = g++

# Kompiliatoriaus parametrai
CXXFLAGS = -std=c++14 -O3

# Vykdymo failo pavadinimas
TARGET = v1_5

# Šaltinio failai
SRCS = main.cpp functionality.cpp input.cpp calculations.cpp student.cpp

# Objektų failai
OBJS = $(SRCS:.cpp=.o)

# Taisyklė programa susieti
$(TARGET): $(OBJS)
	$(CXX) $(CXXFLAGS) -o $(TARGET) $(OBJS)

# Taisyklė kompiliuoti šaltinio failus
.cpp.o:
	$(CXX) $(CXXFLAGS) -c $<  -o $@

# Taisyklė išvalyti tarpinius failus
clean:
	$(RM) $(OBJS)

# Taisyklė išvalyti viską
distclean: clean
	$(RM) $(TARGET)
  • Sukompiliuokite programą naudodami make komandą:
make

Tada gausite tokį rezultatą:

make_terminal

  • Paleiskite programą naudodami šią komandą:
./v1

Valymo instrukcija

  • Jei norite išvalyti sukompiliuotus failus, galite naudoti šias make komandas:
make clean
make distclean

Naudojimosi instrukcija

  • Paleiskite programą naudodami šią komandą:
./v1_5
  • Programa pateiks meniu su įvairiomis funkcijomis. Pasirinkite funkciją įvedę atitinkamą numerį ir spauskite Enter.

Menu

Programos funkcijos:

  • Nuskaito duomenis iš naudotojo arba failo ir patikrina ar jie yra teisingi (naudojant išimčių valdymą).
  • Duoda naudotojui galimybė pasirinkti du galutinio balo skaičiavimo būdus - skaičiuojant vidurkį ar medianą.
  • Leidžia pasirinkti 5 skirtingus būdus įvesti, nuskaityti ar sugeneruoti duomenis.
  • Dinamiškai paskiria atmintį pagal įvesta / nuskaitytą duomenų kiekį.
  • Atidaro testavimo failus ir apskaičiuoja laiką, kurį praleidžia apdorojant duomenis iš failų.
  • Visi pranešimai išvedami lietuvių kalbą.
  • Projektas išskaidytas į kelis failus (.h ir .cpp).
  • Generuoja penkis atsitiktinius studentų sąrašų failus, sudarytus iš: 1 000, 10 000, 100 000, 1 000 000, 10 000 000 įrašų
  • Atlieka tyrimus / testavimus su sugeneruotais failais.
  • Surūšiuoja studentus ir išveda į du naujus failus.
  • Yra 3 skirtingi konteinerio tipo pasirinkimai testavimui - vector, deque, list.
  • Yra 3 skirtingos strategijos duomenų skirstymui.
  • Naudojama klasė, saugojant studentų duomenis.
  • Galima testuoti visus "Rule of five" konstruktorius ir I/O operatorius.
  • Yra abstrakti klasė Person, Student klase yra sios klasės išvestinė klasė.
  • Norėdami baigti darbą su programa, pasirinkite atitinkamą skaičių.

Klasės naudojami "Rule of five" ir I/O operatoriai.

"Rule of five" yra C++ programavimo kalbos konceptas, kuris apima penkis pagrindinius komponentus, reikalingus objektų valdymui: destruktorius, kopijavimo konstruktorius, kopijavimo priskyrimo operatorius, perkeliamasis konstruktorius ir perkeliamasis priskyrimo operatorius. Šiame projekte "Rule of five" yra taikomas Student klasei.

  1. Destruktorius: Šis komponentas naudojamas išvalyti Student objektą, kai jis nebereikalingas.

  2. Kopijavimo konstruktorius: Šis komponentas leidžia sukurti naują Student objektą, kuris yra identiškas esamam Student objektui.

  3. Kopijavimo priskyrimo operatorius: Šis operatorius leidžia priskirti vieno Student objekto vertę kitam Student objektui.

  4. Perkeliamasis konstruktorius: Šis komponentas leidžia "perkelti" Student objektą, o ne kopijuoti jį. Tai yra efektyvesnis būdas sukurti naują Student objektą, kai turime laikiną Student objektą, kurio mums nebereikia.

  5. Perkeliamasis priskyrimo operatorius: Šis operatorius leidžia "perkelti" vieno Student objekto vertę į kitą Student objektą, o ne kopijuoti ją.

Be to, šiame projekte yra naudojami įvesties (>>) ir išvesties (<<) operatoriai.

Įvesties operatorius (>>): Šis operatorius naudojamas nuskaitant duomenis iš įvesties srauto (pvz., std::cin ar std::istringstream) į Student objektą.

Išvesties operatorius (<<): Šis operatorius naudojamas rašant Student objektą į išvesties srautą (pvz., std::cout ar std::ostringstream).

Šie operatoriai leidžia lengvai ir efektyviai manipuliuoti Student objektais, nuskaitant duomenis iš įvesties srautų ir rašant juos į išvesties srautus.

Visiems konstruktoriams / operatoriams yra atlikti testai, siekiantys patikrinti ar visi jie veikia. Testus galima atlikti pasirinkus tai per meniu.

Programos sparta naudojant skirtingus kompiliatoriaus optimizavimo lygius

Testavimo sistemos parametrai:

  • Saugykla: 256 GB, Integruota NVMe SSD
  • Atmintis: 8 GB RAM
  • Procesorius: Apple M1

Be optimizavimo testavimas

Greitis(1mln.) Greitis(10mln.) Failo dydis
Struct 12.111s 130.058s 411kb
Klasė 11.358s 118.430s 404kb
Peržiūrėti

O0 Struct
Struktūros testavimo rezultatai

O0 Struct_exe
Struktūros failo dydis

O0 Klase
Klasės testavimo rezultatai

O0 Klase_exe
Klasės failo dydis

O1 optimizavimo lygio testavimas

Greitis(1mln.) Greitis(10mln.) Failo dydis
Struct 2.790s 30.391s 162kb
Klasė 11.489s 117.949s 147kb
  • Su struktūra greitesni testavimo rezultatai, naudojant šį optimizavimo raktą.
  • Struktūros ir klasių failų dydžiai mažesni, naudojant šį optimizavimo raktą.
Peržiūrėti

O1 Struct
Struktūros testavimo rezultatai

O1 Struct_exe
Struktūros failo dydis

O1 Klase
Klasės testavimo rezultatai

O1 Klase_exe
Klasės failo dydis

O2 optimizavimo lygio testavimas

Greitis(1mln.) Greitis(10mln.) Failo dydis
Struct 2.662s 30.459s 162kb
Klasė 2.767s 29.540s 147kb
  • Su klase greitesni testavimo rezultatai, naudojant šį optimizavimo raktą.
  • Struktūros ir klasių failų dydžiai išliko tokie patys, kaip su praeitu optimizavimo raktu.
Peržiūrėti

O2 Struct
Struktūros testavimo rezultatai

O2 Struct_exe
Struktūros failo dydis

O2 Klase
Klasės testavimo rezultatai

O2 Klase_exe
Klasės failo dydis

O3 optimizavimo lygio testavimas

Greitis(1mln.) Greitis(10mln.) Failo dydis
Struct 2.734s 28.984s 161kb
Klasė 2.738s 29.735s 162kb
  • Testavimo greičio rezultatai panašūs su praeitu optimizavimo raktu.
  • Failų dydžiai minimaliai pasikeitė.
Peržiūrėti

O3 Struct
Struktūros testavimo rezultatai

O3 Struct_exe
Struktūros failo dydis

O3 Klase
Klasės testavimo rezultatai

O3 Klase_exe
Klasės failo dydis

Konteinerių testavimas

Peržiūrėti

Testavimo sistemos parametrai:

  • Saugykla: 256 GB, Integruota NVMe SSD
  • Atmintis: 8 GB RAM
  • Procesorius: Apple M1

1 strategija

Naudojant Vector tipo konteinerius:

Failo dydis Skaitymo laikas Rūšiavimo laikas Skirstymo laikas Veikimo laikas
1 000 0.023s 0.004s 0.005s 0.033s
10 000 0.113s 0.018s 0.023s 0.155s
100 000 0.763s 0.188s 0.237s 1.189s
1 000 000 7.448s 2.105s 2.673s 12.227s
10 000 000 74.810s 24.911s 31.783s 131.505s
peržiūrėti 
![Vector_1](https://github.com/nojusta/LabDarbas_Nr2/blob/v1.1/Images/Vector_pradine.png)

Naudojant Deque tipo konteinerius:

Failo dydis Skaitymo laikas Rūšiavimo laikas Skirstymo laikas Veikimo laikas
1 000 0.023s 0.004s 0.005s 0.034s
10 000 0.093s 0.019s 0.023s 0.136s
100 000 0.766s 0.193s 0.239s 1.198s
1 000 000 7.312s 2.160s 2.638s 12.111s
10 000 000 73.857s 25.580s 30.620s 130.058s
peržiūrėti 
![Deque_1](https://github.com/nojusta/LabDarbas_Nr2/blob/v1.1/Images/Deque_pradine.png)

Naudojant List tipo konteinerius:

Failo dydis Skaitymo laikas Rūšiavimo laikas Skirstymo laikas Veikimo laikas
1 000 0.023s 0.003s 0.004s 0.031s
10 000 0.112s 0.018s 0.023s 0.154s
100 000 0.761s 0.247s 0.296s 1.305s
1 000 000 7.352s 3.322s 3.818s 14.493s
10 000 000 73.862s 42.406s 47.849s 164.118s
peržiūrėti

List_1

2 strategija

Naudojant Vector tipo konteinerius:

Failo dydis Skaitymo laikas Rūšiavimo laikas Skirstymo laikas Veikimo laikas
1 000 0.024s 0.004s 0.035s 0.064s
10 000 0.112s 0.018s 1.879s 2.010s
100 000 0.762s 0.184s 184.637s 184.637s
peržiūrėti 
![Vector_2](https://github.com/nojusta/LabDarbas_Nr2/blob/v1.1/Images/Vector_2.png)
  • Rezultatų su 1 000 000 ir 10 000 000 nėra, nes per ilgai trunka skaičiavimai (>10min).

Naudojant Deque tipo konteinerius:

Failo dydis Skaitymo laikas Rūšiavimo laikas Skirstymo laikas Veikimo laikas
1 000 0.021s 0.004s 0.006s 0.032s
10 000 0.114s 0.019s 0.025s 0.158s
100 000 0.765s 0.192s 0.252s 1.210s
1 000 000 7.337s 2.128s 2.772s 12.238s
peržiūrėti 
![Deque_2](https://github.com/nojusta/LabDarbas_Nr2/blob/v1.1/Images/Deque_2.png)
  • Rezultatų su 10 000 000 nėra, nes per ilgai trunka skaičiavimai (>10min).

Naudojant List tipo konteinerius:

Failo dydis Skaitymo laikas Rūšiavimo laikas Skirstymo laikas Veikimo laikas
1 000 0.023s 0.003s 0.001s 0.028s
10 000 0.113s 0.018s 0.005s 0.137s
100 000 0.761s 0.239s 0.061s 1.062s
1 000 000 7.433s 3.324s 0.668s 11.344s
10 000 000 72.891s 42.406s 8.586s 123.646s
peržiūrėti 
![List_2](https://github.com/nojusta/LabDarbas_Nr2/blob/v1.1/Images/List_2.png)

3 strategija

Naudojant Vector tipo konteinerius:

Failo dydis Skaitymo laikas Rūšiavimo laikas Skirstymo laikas Veikimo laikas
1 000 0.023s 0.004s 0.001s 0.028s
10 000 0.112s 0.019s 0.005s 0.137s
100 000 0.758s 0.191s 0.051s 1.001s
1 000 000 7.303s 2.263s 0.622s 10.189s
10 000 000 73.373s 24.204s 8.597s 106.176s
peržiūrėti 
![Vector_3](https://github.com/nojusta/LabDarbas_Nr2/blob/v1.1/Images/Vector_3.png)

Išvados

Remiantis atliktų testų rezultatais, galime padaryti keletą išvadų:

  1. Vector tipo konteineriai: Vector tipo konteineriai parodė geriausius rezultatus su mažesniais failais. Tačiau, kai studentų kiekis padidėjo iki 1 000 000 ir 10 000 000, Vector tipo konteinerių veikimo laikas žymiai padidėjo, naudojant antrąją strategiją, kuri yra neefektyvi su šiuo konteineriu tipu. Pirmoji ir trečioji strategija parodė greičiausius rezultatus.

  2. Deque tipo konteineriai: Deque tipo konteineriai parodė panašius rezultatus kaip ir Vector tipo konteineriai. Tačiau, jie buvo šiek tiek greitesni su didesniais failų dydžiais. Kaip ir su vektoriais, antroji strategija buvo neefektyvi.

  3. List tipo konteineriai: List tipo konteineriai parodė geriausius rezultatus su didesniais failų dydžiais. Jie buvo ypač efektyvūs naudojant antrąją strategiją.

Bendra išvada yra, kad konteinerio tipo ir strategijos pasirinkimas gali turėti didelę įtaką programos veikimo laikui, ypač dirbant su didelėmis duomenų apimtimis.

Senesnių versijų aprašymai

  • v.pradinė: Pradinė versija. Nuskaito vartotojo įvestį, patikrina ją, leidžia vartotojui pasirinkti tarp dviejų galutinio balo skaičiavimo būdų (vidurkis ar mediana), ir išveda duomenis ekrane.

  • v0.1: Prideda galimybę pasirinkti iš 4 skirtingų būdų įvesti arba generuoti duomenis / baigti programą. Dinamiškai paskiria atmintį pagal įvestų duomenų kiekį. Išveda duomenis ekrane.

  • v0.2: Prideda galimybę skaityti duomenis iš failo. Leidžia vartotojui pasirinkti iš 5 skirtingų būdų įvesti, skaityti arba generuoti duomenis. Dinamiškai skiria atmintį pagal įvestą / nuskaitytą duomenų kiekį. Atidaro testavimo failus ir apskaičiuoja laiką, kurį praleidžia apdorojant duomenis iš failų. Išveda duomenis pasirinktinai ekrane arba faile.

  • v0.3: Prideda išimčių valdymą duomenų nuskaitymui. Visi pranešimai išvedami lietuvių kalba. Projektas išskaidytas į kelis failus (.h ir .cpp).

  • v0.4: Prideda galimybę generuoti penkis atsitiktinius studentų sąrašų failus, sudarytus iš: 1 000, 10 000, 100 000, 1 000 000, 10 000 000 įrašų. Atlieka tyrimus / testavimus su sugeneruotais failais. Surūšiuoja studentus ir išveda į du naujus failus.

  • v1.0_pradinė: Prideda 3 skirtingus konteinerio tipo pasirinkimus testavimui - vector, deque, list.

  • v1.0: Yra 3 skirtingos konteinerių testavimo strategijos ir galimybė sukompiliuoti programą, naudojant Makefile.

  • v1.1: Naudojamos klasės su destruktoriais ir konstruktoriais, vietoj struktūrų.

  • v1.2: Prideda galimybė testuoti visus "Rule of five" konstruktorius ir I/O operatorius.

Assets 2
Loading