Mortina Nastya 3821B1FI3 Lab2

[NastyaMortina]

@AlinaKuh

[NastyaMortina]

@E-Kozyreva
проверь, пожалуйста)

[E-Kozyreva]

работает, ошибок не найдено 👀

[AlinaKuh]

Все хорошо

[NastyaMortina]

@LebedevIlyaG
Проверьте, пожалуйста, лабораторную (2-ая лаба)

[LebedevIlyaG]

Принято 7 баллов.
Нет примера запуска.

[NastyaMortina]

@LebedevIlyaG Здравствуйте, я поправила и добавила запуск, допроверьте пожалуйста

[LebedevIlyaG]

Ок. 10

[NastyaMortina]

@LebedevIlyaG Здравствуйте. Добавила отчёт, проверьте пожалуйста.

[LebedevIlyaG]

Не хватает асимптотической сложности.
Допустим мы меряем время работы операции сложения для векторов. Оценка сложность этой операции = O(n), т.е. при увеличении n в 10 раз программа замедлится в те же 10 раз. Допусти n1 = 1 000 000, n2 = 10 000 000, n3 = 100 000 000.
Теоретическое время работы t'2 (полученное при сложении векторов размером n2) больше чем время работы t'1 (полученное при сложении векторов размером n1 ) в 10 раз, поскольку n1 больше n2 в 10 раз, и сложность O(n).
На практике мы получаем T1 (полученное при реальном сложении векторов размером n1) и T2 (полученное при реальном сложении векторов размером n2) и при этом если T2 > T1 примерно в 10 раз, значит все нормально. Примерно, а не точно, поскольку на работу программы влияет множество факторов, таких как текущая фоновая загруженность процессора, нагрузка на материнскую память, а если процессоры новые, то они могут увеличивать свою частоту на сложных задачах (на n2 и n3) и занижать на простых (быстро решаемых), как следствии мы можем только приблизительно оценивать замедление (ускорение) работы программы.
Таким образом у Вас получится несколько таблиц, названия строк у всех: n1, n2, ... названия столбцов : векторные операции (первая таблица), сортировки (вторая таблица), матричные и матрично-векторные операции (третья таблица).

[NastyaMortina]

@LebedevIlyaG Изменила отчёт, допроверьте пожалуйста.

[E-Kozyreva]

@LebedevIlyaG 👀

[LebedevIlyaG]

Принято. 10 баллов.

[LebedevIlyaG]

Оценка - отлично