Ajout du calcul pour tout les tris

src/measurements.py

@@ -187,24 +187,35 @@ def recherche_dichoto(T, val):
 
 
 
+###################################
+#   Mesure du temps d'exécution   #
+###################################
+
 def mesure_temps_execution(algo, tailles):
     temps = []
     for taille in tailles:
-        data = [random.randint(1, 1000) for _ in range(taille)]
-        debut = time.time()
-        algo(data)
-        fin = time.time()
-        temps.append(fin - debut)
-    return temps
+        for _ in range(5): # Moyenne pour 5 exécutions de chaque taille
+            T = [random.randint(1, 1000) for _ in range(taille)]
+            debut = time.time()
+            algo(T)
+            temps.append(time.time() - debut)
+    return [sum(temps[i:i+5])/5 for i in range(0, len(temps), 5)] # Moyenne
 
 tailles = [100, 500, 1000, 5000, 10000]
 temps_tri_bulles = mesure_temps_execution(triBulles, tailles)
+temps_tri_insertion = mesure_temps_execution(triInsertion, tailles)
+temps_tri_fusion = mesure_temps_execution(triFusion, tailles)
+
+plt.plot(tailles, temps_tri_bulles, label='Tri à bulles', marker='o')
+plt.plot(tailles, temps_tri_insertion, label='Tri par insertion', marker='o')
+plt.plot(tailles, temps_tri_fusion, label='Tri fusion', marker='o')
 
-plt.plot(tailles, temps_tri_bulles, label='Tri à bulles')
-plt.xlabel('Taille des données')
-plt.ylabel('Temps d\'exécution (s)')
-plt.title('Temps d\'exécution du tri à bulles')
+plt.xlabel('Taille des données\n(Tableaux d\'entiers (int) aléatoires)')
+plt.ylabel('Temps d\'exécution (secondes)')
+plt.title('Temps d\'exécution des algorithmes de tri')
 plt.legend()
+plt.grid()
 plt.show()
 
-cProfile.run('triBulles([random.randint(1, 1000) for _ in range(10000)])')
+cProfile.run('triBulles([random.randint(1, 1000) for _ in range(10000)])') # Profileur de Python
+# Il permet de mesurer de façon précise le temps d'exécution de chaque fonction et ligne.