Класс: matlab.perftest.TimeResult
Пакет: matlab.perfest
Создание графика для сравнения результатов базовых и измерительных испытаний
comparisonPlot( создает график, который визуально сравнивает каждый Baseline,Measurement)TimeResult объект в массивах Baseline и Measurement. Сравнение основано на минимуме времени измерения образца.
comparisonPlot( задает статистику, применяемую к временам измерения выборки каждого Baseline,Measurement,stat)TimeResult объект в Baseline и Measurement.
comparisonPlot(___, создает график сравнения с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими Name,Value)Name,Value аргументы пары. Например, comparisonPlot(Baseline,Measurement,'Scale','linear') создает график с линейным масштабом для осей X и Y.
cp = comparisonPlot(___) возвращает значение ComparisonPlot , указанный как экземпляр matlab.unittest.measurement.chart.ComparisonPlot класс. Использовать cp для изменения свойств определенного графика сравнения после его создания.
Визуализируйте вычислительную сложность двух алгоритмов сортировки, сортировки пузырей и сортировки слиянием, которые сортируют элементы списка в порядке возрастания. Bubble sort - это простой алгоритм сортировки, который многократно просматривает список, сравнивает смежные пары элементов и заменяет элементы, если они находятся в неправильном порядке. Сортировка слиянием - это алгоритм «разделяй и властвуй», который использует преимущества легкости объединения отсортированных сублистов в новый отсортированный список.
В текущей папке сохраните следующий код в bubbleSort.m.
function y = bubbleSort(x) % Sorting algorithm with O(n^2) complexity n = length(x); swapped = true; while swapped swapped = false; for i = 2:n if x(i-1) > x(i) temp = x(i-1); x(i-1) = x(i); x(i) = temp; swapped = true; end end end y=x; end
Сохранить следующий код в mergeSort.m.
function y = mergeSort(x) % Sorting algorithm with O(n*logn) complexity y = x; % A list of one element is considered sorted if length(x) > 1 mid = floor(length(x)/2); L = x(1:mid); R = x((mid+1):end); % Sort left and right sublists recursively L = mergeSort(L); R = mergeSort(R); % Merge the sorted left (L) and right (R) sublists i = 1; j = 1; k = 1; while i <= length(L) && j <= length(R) if L(i) < R(j) y(k) = L(i); i = i + 1; else y(k) = R(j); j = j + 1; end k = k + 1; end % At this point, either L or R is empty while i <= length(L) y(k) = L(i); i = i + 1; k = k + 1; end while j <= length(R) y(k) = R(j); j = j + 1; k = k + 1; end end end
Создайте следующий класс параметризованного теста, TestSort, который сравнивает производительность алгоритмов сортировки пузырей и сортировки слиянием. len содержит количество элементов списка, которые требуется проверить.
classdef TestSort < matlab.perftest.TestCase properties Data SortedData end properties(ClassSetupParameter) % Create 25 logarithmically spaced values between 10^2 and 10^4 len = num2cell(round(logspace(2,4,25))); end methods(TestClassSetup) function ClassSetup(testCase,len) orig = rng; testCase.addTeardown(@rng,orig) rng('default') testCase.Data = rand(1,len); testCase.SortedData = sort(testCase.Data); end end methods(Test) function testBubbleSort(testCase) while testCase.keepMeasuring y = bubbleSort(testCase.Data); end testCase.verifyEqual(y,testCase.SortedData); end function testMergeSort(testCase) while testCase.keepMeasuring y = mergeSort(testCase.Data); end testCase.verifyEqual(y,testCase.SortedData); end end end
Выполните тесты производительности для всех тестовых элементов, которые соответствуют 'testBubbleSort' и сохраните результаты в Baseline массив. Результаты могут отличаться от показанных.
Baseline = runperf('TestSort','ProcedureName','testBubbleSort');
Running TestSort .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... ..... Done TestSort __________
Выполнение тестов производительности для всех элементов, соответствующих 'testMergeSort' и сохраните результаты в Measurement массив.
Measurement = runperf('TestSort','ProcedureName','testMergeSort');
Running TestSort .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... .......... Done TestSort __________
Визуально сравнить минимум MeasuredTime в столбце Samples таблица для каждой соответствующей пары Baseline и Measurement объекты.
comparisonPlot(Baseline,Measurement);
На этом графике сравнения большинство точек данных имеют синий цвет, поскольку они находятся ниже закрашенной области подобия. Этот результат показывает превосходную производительность сортировки слиянием для большинства тестовых случаев. Однако для достаточно маленьких списков сортировка пузырей выполняется лучше или сравнима с сортировкой слиянием, как показано оранжевыми и серыми точками на графике.
В качестве резюме сравнения график сообщает об улучшении производительности на 78% из-за сортировки слиянием. Это значение представляет собой среднее геометрическое процента улучшения, соответствующего всем точкам данных. Если график сравнения содержит недопустимые точки данных, сводка сравнения не создается.
Для просмотра подробной информации о сравниваемых результатах измерения времени можно нажать или наведить указатель мыши на любую точку данных.
Чтобы изучить производительность алгоритма сортировки в наихудшем случае для различных длин списков, создайте график сравнения на основе максимума времени измерения выборки.
comparisonPlot(Baseline,Measurement,'max');
Уменьшить SimilarityTolerance кому 0.01 при сравнении максимума времени измерения образца. Вернуть ComparisonPlot объект в cp для последующего изменения его свойств.
cp = comparisonPlot(Baseline,Measurement,'max','SimilarityTolerance',0.01);
