from jyquickhelper import add_notebook_menu
add_notebook_menu()

%matplotlib inline

"""
Explanation: 1A.algo - Tri plus rapide que prévu
Dans le cas général, le coût d'un algorithme de tri est en $O(n \ln n)$. Mais il existe des cas particuliers pour lesquels on peut faire plus court. Par exemple, on suppose que l'ensemble à trier contient plein de fois le même élément.
End of explanation
"""


import random
ens = [random.randint(0,99) for i in range(10000)]

"""
Explanation: trier un plus petit ensemble
End of explanation
"""


def histogram(ens):
    hist = {}
    for e in ens:
        hist[e] = hist.get(e, 0) + 1
    return hist

hist = histogram(ens)
list(hist.items())[:5]

"""
Explanation: On peut calculer la distribution de ces éléments.
End of explanation
"""


sorted_hist = list(hist.items())
sorted_hist.sort()

"""
Explanation: Plutôt que de trier le tableau initial, on peut trier l'histogramme qui contient moins d'élément.
End of explanation
"""


def tableau(sorted_hist):
    res = []
    for k, v in sorted_hist:
        for i in range(v):
            res.append(k)
    return res

sorted_ens = tableau(sorted_hist)
sorted_ens[:5]

"""
Explanation: Puis on recontruit le tableau initial mais trié :
End of explanation
"""


def sort_with_hist(ens):
    hist = histogram(ens)
    sorted_hist = list(hist.items())
    sorted_hist.sort()    
    return tableau(sorted_hist)

from random import shuffle
shuffle(ens)
%timeit sort_with_hist(ens)

def sort_with_nohist(ens):
    return list(sorted(ens))

shuffle(ens)
%timeit sort_with_nohist(ens)

"""
Explanation: On crée une fonction qui assemble toutes les opérations. Le coût du nivrau tri est en $O(d \ln d + n)$ où $d$ est le nombre d'éléments distincts de l'ensemble initial.
End of explanation
"""


def sort_with_nohist_nocopy(ens):
    ens.sort()
    return ens
shuffle(ens)
%timeit sort_with_nohist_nocopy(ens)

"""
Explanation: Les temps d'exécution ne sont pas très probants car la fonction sort est immplémentée en C et qu'elle utilise l'algorithme timsort. Cet algorithme est un algorithme adaptatif tel que smoothsort. Le coût varie en fonction des données à trier. Il identifie d'abord les séquences déjà triées, trie les autres parties et fusionne l'ensemble. Trier un tableau déjà trié revient à détecter qu'il est déjà trié. Le coût est alors linéaire $O(n)$. Cela explique le commentaire The slowest run took 19.47 times longer than the fastest. ci-dessous où le premier tri est beaucoup plus long que les suivant qui s'appliquent à un tableau déjà trié. Quoiqu'il en soit, il n'est pas facile de comparer les deux implémentations en terme de temps.
End of explanation
"""


def tableaux_aleatoires(ns, d):
    for n in ns:
        yield [random.randint(0,d-1) for i in range(n)]
        
import pandas
import time
def mesure(enss, fonc):
    res = []
    for ens in enss:
        cl = time.perf_counter()
        fonc(ens)
        diff = time.perf_counter() - cl
        res.append(dict(n=len(ens), time=diff))
    return pandas.DataFrame(res)

df = mesure(tableaux_aleatoires(range(100, 30000, 100), 100), sort_with_nohist)
df.plot(x="n", y="time")

df = mesure(tableaux_aleatoires(range(100, 30000, 100), 100), sort_with_hist)
df.plot(x="n", y="time")

"""
Explanation: évolution en fonction de n
Pour réussir à valider l'idée de départ. On regarde l'évolution des deux algorithmes en fonction du nombre d'observations.
End of explanation
"""


df = mesure(tableaux_aleatoires(range(100, 30000, 200), int(1e10)), sort_with_nohist)
df.plot(x="n", y="time")

"""
Explanation: L'algorithme de tri de Python est plutôt efficace puisque son coût paraît linéaire en apparence.
End of explanation
"""


from math import log
df["nlnn"] = df["n"] * df["n"].apply(log) * 4.6e-8
df.plot(x="n", y=["time", "nlnn"])

"""
Explanation: On ajoute un logarithme.
End of explanation
"""


from math import exp
list(map(int, map(exp, range(5, 14))))

df100 = mesure(tableaux_aleatoires(map(int, map(exp, range(5, 14))), 100), sort_with_nohist)
dfM = mesure(tableaux_aleatoires(map(int, map(exp, range(5, 14))), 1e9), sort_with_nohist)
df = df100.copy()
df.columns = ["n", "d=100"]
df["d=1e9"] = dfM["time"]
df.plot(x="n", y=["d=100", "d=1e9"])

"""
Explanation: Il faut grossier le trait.
End of explanation
"""


