python - 针对最长公共(public)子序列问题的输入大小绘制时间

Question

我希望针对递归和动态规划方法中的最长公共(public)子序列问题绘制时间与输入大小的关系图。到目前为止，我已经开发了以两种方式评估 lcs 函数的程序，一个简单的随机字符串生成器(在 here 的帮助下)和一个 program绘制图形。现在我需要按以下方式连接所有这些。

现在我必须连接所有这些。也就是说，计算 lcs 的两个程序应该运行大约 10 次，并将简单随机字符串生成器的输出作为命令行参数提供给这些程序。

计算执行这些程序所花费的时间，并将其与所用字符串的长度一起存储在类似这样的文件中

l=15, r=0.003, c=0.001 

这由 python 程序解析以填充以下列表

sequence_lengths = [] 
recursive_times  = []
dynamic_times    = []

然后绘制图形。关于上述问题，我有以下问题。

1) 如何将一个 C 程序的输出作为命令行参数传递给另一个 C 程序？

2)是否有任何函数可以以微秒为单位评估执行该函数所花费的时间？目前我唯一的选择是 unix 中的时间功能。作为一个命令行实用程序，它更难处理。

如有任何帮助，我们将不胜感激。

Answer 1

如果从一个程序传递到另一个程序的数据很小并且可以转换为字符格式，您可以将它作为一个或多个命令行参数传递。如果没有，您可以将其写入文件并将其名称作为参数传递。

对于 Python 程序，许多人使用 timeit 模块的 Timer 类来测量代码执行速度。您还可以使用 time 模块中的 clock() 或 time() 函数自行滚动。分辨率取决于您运行的平台。