[optimisation de code] des conseils ?

**Lady** · 04/05/2007, 12h02

Bonjour,

A mon grand damne en cours (cursus bio inbo) on nous a beaucoup dit qu'avoir un code optimisé c'est bien .. mais on nous a jamais expliqué comment lol ...

donc me voici a fair un joli calcul 600 000 fois ... et ca prend 10 a 20 minutes .. de base je savais que c'était un calcul qui prendrais du temps mais autant essayer d'en prendre le moins possible donc si vous avez des conseil : voici mon code (qui doit pas vraiment etre optimiser) (désolè il est pas commenté .... si vraiment c'est nécéssaire je le ferais lol)

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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import java.lang.reflect.Array;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
 
import javax.swing.JCheckBox;
import javax.swing.JPanel;
 
 
public class AlignementMap extends JPanel{
 
	ArrayList _mapResults;
	AlignMapParamSet _param; 
	MapMain _parent;
	private static final long serialVersionUID = 49L;
 
	AlignementMap(AlignMapParamSet param, MapMain parent)
	{
		_param = param;
		_parent = parent;
 
		MapCalcul();
	}
 
	private void MapCalcul()
	{
		_mapResults = new ArrayList();
		int period;
 
		System.out.println(System.currentTimeMillis());
		int i = 0 ;
		while( i< 60)
		{
			period = 100;
			ArrayList distribution = createDistribution(period);
			_mapResults.add(distibutionResults(distribution, period));
			i++;
		}
		System.out.println(System.currentTimeMillis());
	}
 
	private ArrayList createDistribution(int period)
	{
		ArrayList genes = _parent.getGeneList();
		ArrayList distribution = new ArrayList();
		for (int i = 0; i< genes.size(); i++)
		{
			int modulo = ((GenePoint)genes.get(i)).getPosition() % period;
			distribution.add(modulo/(double)period);	
		}
 
		return distribution;
	}
 
	private BestAlignementParamSet[] distibutionResults(ArrayList distribution, int period)
	{
		double error = 0.01;
		BestAlignementParamSet[] errorsBA = new BestAlignementParamSet[100];
 
		for (int i = 0; i<99 ; i++)
		{
			score best = BestAlignementfor(distribution, error);
			ArrayList baArea = new ArrayList();
			double pValue = pValue(best._score,_parent.getGeneList().size(), error );
			float phase = (float)(best._position+ error/2);
			baArea.add(new BAAreaParam(_param.getStart(),_param.getEnd(), (float)error, phase, pValue ));
			if (phase > 1) phase = phase - 1;
			errorsBA[i] = new BestAlignementParamSet(period, _param.getStart(), _param.getEnd() ,pValue, false, phase, _param.getStart(), baArea, period+"/"+error);
			error = error + 0.01;
		}
 
		return errorsBA;
	}
 
	private score BestAlignementfor(ArrayList distribution, double error)
	{
		ArrayList sumList = new ArrayList();
		ArrayList scoreList = new ArrayList();
		int sum = 0;
 
		for (int i = 0 ; i< distribution.size(); i++)
		{
			double pos =  (Double)distribution.get(i);
			sumList.add(new score(pos,-1));
			sumList.add(new score(pos - error, 1));
			if (pos <= error)  sum++; // initilization with the gene in the first error window
		}
		Collections.sort(sumList);
		scoreList.add(new score(0, sum));
		double medPosition;
		int max = sum;
		int maxIndice = 0;
		for (int i = 1 ; i < sumList.size(); i ++)
		{
			sum = sum + ((score)sumList.get(i-1))._score;
			medPosition = ((score)sumList.get(i-1))._position +  (((score)sumList.get(i))._position -  ((score)sumList.get(i-1))._position)/2;
			scoreList.add(new score(medPosition, sum));
			if (sum> max)
			{
				max = sum;
				maxIndice = i;
			}
		}
		sum = sum + ((score)sumList.get( sumList.size()-1))._score;
		medPosition = ((score)sumList.get( sumList.size()-1))._position +  (1 -  ((score)sumList.get( sumList.size()-1))._position)/2;
		scoreList.add(new score(medPosition, sum));
		if (sum> max)
		{
			max = sum;
			maxIndice =  sumList.size();
		}
 
		return	(score)scoreList.get(maxIndice);
	}
 
	private double pValue(int nbGenes, int nbGenesIn, double error)
	{
	double logPVal = 0;
 
	double sum = 0;
	for (int i = 1 ; i<= nbGenes; i++)
	{
		sum = sum + i;
	}
	logPVal = sum;
 
	sum = 0;
	for (int i = 1 ; i<= nbGenesIn; i++)
	{
		sum = sum + i;
	}
	logPVal = logPVal - sum;
 
	sum = 0;
	for (int i = 1 ; i<= (nbGenes - nbGenesIn); i++)
	{
		sum = sum + i;
	}
	logPVal = logPVal - sum;
 
	logPVal = logPVal+nbGenesIn* Math.log(error) + (nbGenes - nbGenesIn) * Math.log(1 - error);
	return Math.exp(logPVal);
	}
 
 
	private class score implements Comparable
	{
		double _position;
		int _score;
		score(double position, int score)
		{
			if (position < 0) position = 1 + position;
			_position = position;
			_score = score;
		}
 
		public int compareTo(Object o) {
			return( Double.compare(_position, ((score)o)._position));
		}
	}
}

je prend tout conseils, site web bien fait ect ...

**LittleBean** · 04/05/2007, 12h08

il y a déjà ça :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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sum = 0;
	for (int i = 1 ; i<= nbGenesIn; i++)
	{
		sum = sum + i;
	}

mieux vaut :

sum = nbGenesIn*(nbGenesIn+1)/2 ....

math power

**Lady** · 04/05/2007, 12h11

Envoyé par LittleBean

il y a déjà ça :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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4
5
sum = 0;
	for (int i = 1 ; i<= nbGenesIn; i++)
	{
		sum = sum + i;
	}

mieux vaut :

sum = nbGenesIn*(nbGenesIn+1)/2 ....

math power

merci .. je savais bien que c'était un suite mais .. j'ai jamais réussi à retenir les formules lol ....

**remika** · 04/05/2007, 12h22

Pour celle-là c'est très simple à retrouver :

S = 1 + 2 ... n-1 + n
S = n + n-1 ... 2 + 1

donc en faisant la somme des deux :

2S = (1+n) + (2+n-1) +... + (n-1+2) + (n+1)
2S = (n+1) + (n+1) + ...

2S = n*(n+1)

**Lady** · 04/05/2007, 13h21

Envoyé par remika

Pour celle-là c'est très simple à retrouver :

^^ .. lol j'ai tapé ce code tôt ce matin j'ai le droit aux circonstances atténuantes ?

**LittleBean** · 04/05/2007, 14h05

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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	logPVal = logPVal+nbGenesIn* Math.log(error) + (nbGenes - nbGenesIn) * Math.log(1 - error);
	return Math.exp(logPVal);

tu dois pouvoir éliminer les log dans cette formule

ce n est pas terrible de faire log puis exp

ça devrait améliorer le temps et la précision de ton programme
bonne chance pour la formule

**guis14** · 04/05/2007, 14h14

disons que sa fera plusieur puissance eu lieu d'une grosse exponentiel car a^x = exp (x*ln(a)) si je ne m'abuse... et exp(x+y) = exp(x)*exp(y)

Sinon tu peux aussi faire du profling de ton code pour voir a quel nivo le CPU est consommé et ou tu peu gagner du temps avec le plugin eclipse TPTP qui fonctionne tres bien pour sa

++

**Lady** · 07/05/2007, 10h08

Envoyé par guis14

disons que sa fera plusieur puissance eu lieu d'une grosse exponentiel car a^x = exp (x*ln(a)) si je ne m'abuse... et exp(x+y) = exp(x)*exp(y)

Sinon tu peux aussi faire du profling de ton code pour voir a quel nivo le CPU est consommé et ou tu peu gagner du temps avec le plugin eclipse TPTP qui fonctionne tres bien pour sa

++

oki merci ^^

et pour le log .. je ne pense pas que ca marche sans ... car 169! (factoriel) j'ai des doutes sur la mémoire lol

[optimisation de code] des conseils ?

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