import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as pltdef plot(data):
plt.figure(figsize=(20,10))
plt.plot(data['n'], data['avl'], 'r')
plt.plot(data['n'], data['splay'], 'g')
plt.plot(data['n'], data['treap'], 'b')
plt.plot(data['n'], data['rb'], 'y')
plt.show()Range - от 0 до 5 млн., шаг 25 тыс. Измеряется время 10000 вставок.
insert = pd.read_csv('graphs/insert.csv')
plot(insert)
- Мои деревья работают медленнее, чем стандартный std::set, и график скачет, но в целом растет медленно. Видно, что основной рост происходил примерно до чуть больше миллиона, после чего все остается примерно на одном уровне. Из этого делаю вывод, что реализация работает правильно.
- Splay и AVL вставляют примерно одинаково быстро, Treap работает медленнее всего.
Измеряется время за которое выполняется 10000 поисков. Range - от 0 до 3 млн., шаг 100 тыс.
search = pd.read_csv('graphs/search.csv')
plot(search)
- Видно что AVL дерево ищет быстрее всего, как и должно быть - оно всегда максимально сбалансировано, следовательно на поиск нужно меньше всего времени.
- Дальше по скорости идет RedBlack tree, реализованное в std::set.
- Далее, с небольшим отставанием, идут Splay и Treap. Splay немного медленнее, возможно, амортизация еще не разогналась в полную силу?
- Реализованные мной деревья показывают скорость поиска сопоставимую с деревом из стандартной библиотеки. Можно также проследить, что у графиков похожие паттерны: "пики" и "ямы" на одних точках на горизонтальной оси.
search = pd.read_csv('graphs/remove.csv')
plot(search)