def recup_stats_fichier_taille(fichier):
"""
Calcule les statistiques de temps d'exécution du fichier en fonction de la taille des grilles
:param fichier: chemin du fichier où récupérer les instances
:type fichier: str
"""
grilles = get_grilles(fichier)
# On crée un dictionnaire qui aura pour clé la taille de la grille et pour valeur une liste de 2 éléments :
# - une liste des temps de création du graphe des grilles de cette taille
# - une liste des temps de calcul du chemin le plus rapide pour les grilles de cette taille
donnees = {}
# Récupération des données des grilles
for grille in grilles:
taille = grille[0][0]
if taille not in donnees.keys():
donnees[taille] = [[], []]
creat, calc = lancement_depuis_grille(grille)
donnees[taille][0].append(creat)
donnees[taille][1].append(calc)
# calcul des moyennes et stockage dans des tableaux pour affichage
tailles = []
tps_creation = []
tps_calcul = []
for i, j in sorted(donnees.items(), key=lambda colonnes: colonnes[0]):
tailles.append(i)
tps_creation.append(np.mean(j[0]))
tps_calcul.append(np.mean(j[1]))
return np.array(tailles), np.array(tps_creation), np.array(tps_calcul)
def temps_execution(nb_lignes, nb_obstacles):
"""
Génère plusieurs instances de grilles carrées de côté nb_lignes, avec nb_obstacles
puis calcule le temps moyen d'exécution (création du graphe et calcul du chemin séparément) de l'algorithme
avant de le retourner
:param nb_lignes: nombre de lignes et de colonnes des grilles à créer
:param nb_obstacles: nombre d'obstacles dans les grilles à créer
:type nb_lignes: int
:type nb_obstacles: int
:return: temps moyen de création des graphes et temps moyen de calcul du chemin le plus rapide
"""
temps_creation = []
temps_calcul = []
for i in range(50):
grille = generer_grille(nb_lignes, nb_lignes, nb_obstacles) # génération des grilles
tps1, tps2 = lancement_depuis_grille(grille) # Récupération du temps d'exécution
temps_creation += tps1
temps_calcul += tps2
return np.mean(temps_creation), np.mean(temps_calcul)
