Logic Operations Benchmark

Descrição

Este repositório contém benchmarks para medir o desempenho de algoritmos de ordenação (Bubble Sort) aplicados a operações lógicas em diferentes linguagens de programação. O objetivo é comparar o tempo de execução para alocação, ordenação e liberação de memória para vetores de tamanhos variados.

As linguagens implementadas neste projeto incluem:

• C
• C++
• Python
• Java
• Rust
• Elixir

Linguagens e Arquivos

Cada implementação cria um arquivo de resultados em formato CSV contendo:

• O tamanho do vetor (N)
• Tempo de alocação de memória
• Tempo de execução do Bubble Sort
• Tempo de liberação de memória
• Um indicador de se o vetor foi corretamente ordenado (true ou false)

Os arquivos de código estão divididos conforme a linguagem:

• bubble_sort_benchmark.c (C)
• bubble_sort_benchmark.cpp (C++)
• bubble_sort_benchmark.py (Python)
• BubbleSortBenchmark.java (Java)
• bubble_sort_benchmark.rs (Rust)
• bubble_sort_benchmark.exs (Elixir)

Os arquivos de resultados gerados terão nomes que indicam a linguagem:

• bubble_sort_results_c.dat
• bubble_sort_results_cpp.dat
• bubble_sort_results_python.csv
• bubble_sort_results_java.csv
• bubble_sort_results_rust.csv
• bubble_sort_results_elixir.csv

Como Executar

C

1. Compile o código:

   gcc bubble_sort_benchmark.c -o bubble_sort_benchmark

2. Execute o programa:

   ./bubble_sort_benchmark

C++

1. Compile o código:

   g++ bubble_sort_benchmark.cpp -o bubble_sort_benchmark

2. Execute o programa:

   ./bubble_sort_benchmark

Python

1. Execute o código diretamente:

   python bubble_sort_benchmark.py

Java

1. Compile o código:

   javac BubbleSortBenchmark.java

2. Execute o programa:

   java BubbleSortBenchmark

Rust

1. Compile o código:

   rustc bubble_sort_benchmark.rs

2. Execute o programa:

   ./bubble_sort_benchmark

Elixir

1. Execute o código diretamente:

   elixir bubble_sort_benchmark.exs

Tamanhos de Vetores Testados

Os benchmarks são executados com os seguintes tamanhos de vetores:

• 100
• 1.000
• 10.000
• 100.000
• 1.000.000
• 2.000.000
• 3.000.000
• 4.000.000
• 5.000.000
• 6.000.000
• 7.000.000
• 8.000.000
• 9.000.000
• 10.000.000

Resultados

Cada implementação gera um arquivo de resultados em formato CSV ou DAT, onde são registrados os tempos de alocação, ordenação e liberação de memória, além de um indicador se o vetor foi ordenado corretamente. Esses arquivos podem ser utilizados para análise de desempenho e visualização dos dados em gráficos.

Contribuindo

Se desejar contribuir com melhorias ou novas linguagens, siga estes passos:

1. Fork o repositório.
2. Crie uma branch para a sua contribuição.
3. Adicione suas mudanças e faça o commit.
4. Crie um pull request com a sua contribuição.

Licença

Este projeto é licenciado sob a licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.