algorithm_statistics.py

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import os
import pandas as pd
import plotly.express as px

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# estatisticas da raiz

# Da primeira descida (sem cortes):
# lower bound e tempo da primeira descida (sem cortes)
# numero de colunas geradas
# numero de iterações 

# Nó raiz:
# lower bound, tempo, quant. de cortes, numero de passadas no cga, 

# Final
# Lower bound, tempo, n de nós, Upper bound 

# melhor solução conhecida


folder ='Elhedhli'


elhedhli_dictionary = {1: 'u120', 2: 'u250', 3: 'u500', 5:'t60', 6:'t120', 7:'t249'}

def elhedhli_get_set_from_name(s):
    data = s.split('.')[0].split('_')
    
    inst_set = elhedhli_dictionary[int(data[1])]
    return inst_set

def elhedhli_get_density_from_name(s):
    data = s.split('.')[0].split('_')
    
    d = int(data[2])*10
    return d


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df = pd.read_csv('time.csv', header=None)
df.columns = ['file_name', 'optimal', 'time']
df['density'] = df['file_name'].apply(elhedhli_get_density_from_name)
df['set'] = df['file_name'].apply(elhedhli_get_set_from_name)

df

# %%

instance_sets = [elhedhli_dictionary[k] for k in elhedhli_dictionary]
set_dfs = {k: df.loc[df['set'] == k] for k in instance_sets}

# for k in set_dfs:
#     if len(set_dfs[k]) != 0:
#         print(f'set {k}:')
#         print(set_dfs[k])
#         print('\n')

# %%

set_dfs['u120']

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set_dfs['u120'].loc[set_dfs['u120']['optimal'] == 1][['time']].describe()

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px.histogram(set_dfs['u120'].loc[set_dfs['u120']['optimal'] == 1], x='time', title='Solved - u120', nbins=40)

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set_dfs['u250']

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