Drezil/hgraph
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Nicole Dresselhaus 2014-04-18 10:28:45 +02:00
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commit af70fe0d0b
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benchmark.sh Executable file
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@ -0,0 +1,11 @@
#!/bin/bash
rm stats2
for j in {1..10}; do
echo "run ${j}...";
for i in {1..4}; do
./hgraph -t bmark1haskell.N4000E80000adj bmark1haskell.N4000E80000adj.atr sampledata.p +RTS -N`echo "$i"` > graphs 2> stats2 && tail -n 2 graphs >> stats2;
echo -e "\n\n" >> stats2;
done;
echo -e "run ${j}:\n" >> stats2;
done

BIN
doc/ausarbeitung/hgraph_doc.pdf
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Binary file not shown.

6
doc/ausarbeitung/hgraph_doc.tex
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@ -198,8 +198,8 @@ Wir exportieren 2 Funktionen nach außen, die in der Lage sind, den Graphen zu e
\medskip
Die Funktion \texttt{maxDCB} übernimmt die eigentliche Berechnung, sodass wir diese im Detail besprechen. Zunächst jedoch geben wir einen kleinen Überblick über die Hilfsfunktionen im Hintergrund:
\begin{description}[style=multiline,leftmargin=2.75cm,font=\bfseries]
\item[filterLayer] filtert eine Menge von $n$ Graphen, indem es Duplikate herausfiltert. \\ Laufzeit: $\mathcal{O}(n \log n)$. \todo{ist da mit drin, dass der Vergleich zweier Graphen nicht in O(1) geht?}
\item[constraint] überprüft, ob der Graph noch die Constraints erfüllt und wenn ja, wie diese aussehen. \\ Laufzeit: $\mathcal{O}(k)$ bei $k$ Attributen, da die Maximal- und Minimalwerte des Graphen tabelliert werden.\todo{korrekt? jetzt ja}
\item[filterLayer] filtert eine Menge von $n$ Graphen, indem es Duplikate herausfiltert. \\ Laufzeit: $\mathcal{O}(n \log n)$.
\item[constraint] überprüft, ob der Graph noch die Constraints erfüllt und wenn ja, wie diese aussehen. \\ Laufzeit: $\mathcal{O}(k)$ bei $k$ Attributen, da die Maximal- und Minimalwerte des Graphen tabelliert werden.
\item[updateDensity] errechnet die Änderung der Dichte des Graphen anhand des hinzuzufügenden Punktes. \\ Laufzeit: $\mathcal{O}(m)$ bei $m$ Knoten im Ursprungsgraph, da die Graphendichten gespeichert werden.
\item[reduceDim] ist eine interne Hilfsfunktion, die eine Dimension einer Array-Shape verwirft. \\ Laufzeit: $\mathcal{O}(1)$.
\item[addablePoints] traversiert die Adjazenzmatrix und liefert alle mit einem Graphen verbundenen Knoten, die nicht selbst im Graphen enthalten sind. \\ Laufzeit: $\mathcal{O}(n \cdot m)$ bei $m$ Knoten im Ursprungsgraphen und einer Adjazenzmatrix $n\times n$.
@ -208,8 +208,6 @@ Die Funktion \texttt{maxDCB} übernimmt die eigentliche Berechnung, sodass wir d
Laufzeit: $\mathcal{O}(n \cdot m \cdot (k + m))$ im worst-case einer voll besetzten Adjazenzmatrix. In der Praxis sind die Eingabegraphen kaum vernetzt und die Attributzahl $k$ ist klein, sodass sich die average-case-Laufzeit unter Berücksichtigung der alternativen Laufzeit von \texttt{addPoint} an $\mathcal{O}(n \cdot m \cdot k) \approx \mathcal{O}(n \cdot m)$ annähert.
\end{description}
\todo[inline]{Laufzeit-Analyse ist doof ... ich überseh sicher was oder mache Fehler. Auch kann ich mit O-Notation nicht zum Ausdruck bringen, was ich eigentlich sagen wollte ... nämlich, dass der Algo zwar in n*n*n läuft, aber wir z.b. bei addPoint in n*m liegen KÖNNEN, wenn die sterne gut stehen..\\
Ich denke, das wird jetzt klar :-)}
\begin{lstlisting}[caption={Die maxDCB-Funktion},label=lst:maxDCB]
-- | Calculates all maximum DCB. A maximum DCB is a densely connected bicluster that