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renduTP2/README.md

@@ -3,12 +3,11 @@
 
 ## Problème
 
-- Chercher les limites des algorithmes
-- Comprendre pourquoi certain algo fonctionnent mal avec certains tableaux
-- 
 
+Dans l'analyse de performances de différents tris il est necessaire de trouver l'utilisation optimal pour chacun des algorithme de tris.
+Ainsi nous devons essayer de comprendre pourquoi certain algorithme ne  fonctionnent pas avec chaques tableau mais aussi trouvre les limites qui nous empêcherais d'utiliser cette algorithme.
 
-L'efficacité peut être mesuree en fonction des differents parametres:
+Pour se faire il faut bien comprendre pourquoi et comment est influé le temps et la consommation de mémoire grace aux différents parametres de celui-ci:
 
 ```
 - Le temps d'éxécution d'un tri (Sur les tableaux de differentes allures)
@@ -19,7 +18,8 @@ L'efficacité peut être mesuree en fonction des differents parametres:
 - Le nombre d'ecritures total
 
 ```
-En fonction de ces paramètres on peut deduire par exemple, dans quelles situations particulieres on peut appliquer cet algorithme, est-ce que c'est un algorythme universel, est-ce que une entreprise a besoin de cet algorithme pour trier les donnees de sa base de donnees, comment adapter cet algorithme a nos preferences du Systeme
+Nous allons donc chercher à comprendre l'influence des paramètres ci-dessus sur la rapidité et l'optimisation des algorithme. Par la suite nous comprendrons mieux l'application de chacun des algorithme et nous essaierons de trouver un correctif pour améliorer nos performances.
+
 
 ## Dispositif expérimental
 
@@ -101,7 +101,18 @@ Suite des commandes, ou script, à exécuter pour produire les données.
 
 ### Analyse des résultats préalables
 
-Explications précises et succinctes des résultats préalables.
+*Qu'est-ce qu'on voit:*
+
+```
+- Tri Fusion est le plus efficace dans la rapidite pour tout type de tableaux, mais la consommation de memoire reste a ameliorer
+
+- Tri Rapide est tres rapide sur des tableaux aleatoires, mais la vitesse d'execution explose pour les tableaux constants, ranges et inverses
+
+- Tri Insertion est beaucoup moins rapide que les deux autres algos sur les tableaux aleatoires (plus de 1 seconde de plus), mais ne fait aucune operation sur les tableaux constants et ranges, ce qui peut etre un tres grand atout dans quelques situations. Par contre son temps d'execution explose pour les tableaux inversés
+- Tri A Bulle est le pire de nos quatre algos car il metra un temps monstre pour trié peut importe le type de tableaux que l'on lui donne, mais les tableau aleatoire reste les pires
+```
+
+*Explication detaillee:*
 
 ### Discussion des résultats préalables
 

renduTP2/rplot4_tab.R

@@ -12,6 +12,11 @@ bulle <- subset(df, algo == "bulle" )
 ggplot(df, aes(x = taille, y = temps, color = typeTableau)) +
 geom_smooth(size=1.5,alpha=0.8)+ geom_point()+ labs(title="Test fusion : temps en fonction de taille",x="Taille",y="Temps", color = "Type tableau")+
 theme_fivethirtyeight()+theme(axis.title=element_text())+
-facet_grid(Type tableau ~ algo)
+facet_grid(Type tableau algo)
+ggsave("test4.png")
 
-ggsave("test4.png")
\ No newline at end of file
+
+Erreur : unexpected symbol in:
+"theme_fivethirtyeight()+theme(axis.title=element_text())+
+facet_grid(Type tableau"
+Exécution arrêtée