Primes

Búsqueda paralela de números primos.

Para más información sobre este proyecto visita mi blog.

Dependencias

Para compilar este proyecto, el paquete de desarrollo para SQLite3 debe estar instalado. Pandas se utiliza para ejecutar el benchmark en Python.

Ubuntu

$ sudo apt install libsqlite3-dev python3-pandas automake

CentOS

$ sudo yum update
$ sudo yum install sqlite-devel
$ sudo yum install epel-release
$ sudo yum install python-pandas
$ sudo yum install automake

Arch linux

$ sudo pacman -S python-pandas automake

Compilación

Para compilar el programa, usa el script de autoconfiguración (configure) y make:

$ autoreconf -vi
$ ./configure
$ make

Ejecución

Para ejecutar el programa, usa el binario list disponible en el directorio src:

$ src/list [-seq] [-out=off|sqlite|file] <number>

• La opción -seq se usa para ejecutar el programa en modo secuencial.
• La opción -out se usa para especificar la salida del programa: esta puede ser o bien a un fichero .txt o bien a una base de datos SQLite.
• Por último, debemos especificar el número hasta el cual buscar.

Ejemplo

Por ejemplo, para encontrar todos los números primos hasta el 10:

$ src/list 10
Encontrados 4 numeros primos.
Tiempo: 1.5253e-05 seg.
Tiempo en escribir: 0.000914791 seg.

Una vez encontrados podemos consultarlos en el fichero output.txt:

$ cat output.txt
2
3
5
7

Benchmark

Si quieres poner a prueba tu ordenador, prueba a ejecutar el benchmark:

$ chmod +x benchmark.py
$ ./benchmark.py -h
usage: benchmark.py [options]

Ejecuta un benchmark con distintas versiones del algoritmo.

optional arguments:
  -h, --help     show this help message and exit
  --begin BEGIN  Número desde el que empezar el test
  --end END      Número desde el que acabar el test
  --step STEP    Número por el que incrementar el test
  --style STYLE  Estilo de la gráfica final

Una gráfica mostrando los tiempos de ejecución de cada versión (paralela, secuencial y la criba original) se guarda en el archivo time_compare.png. Puedes seleccionar el estilo de la gráfica de entre todos estos:

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> print(plt.style.available)
['ggplot', 'seaborn-ticks', 'seaborn-dark-palette', 'seaborn-whitegrid', 'fivethirtyeight', 'seaborn-dark', 'seaborn-notebook', 'seaborn-bright', 'classic', 'dark_background', 'bmh', 'seaborn-colorblind', 'seaborn-darkgrid', 'seaborn-paper', 'seaborn-deep', 'grayscale', 'seaborn-muted', 'seaborn-poster', 'seaborn-talk', 'seaborn-pastel', 'seaborn-white']

Si ningún estilo se selecciona, se elige uno aleatorio.