forked from menault/2026_TD1_DEV51_Qualite_Algo
Documenter le TD et conserver les profils et mesures reproductibles
This commit is contained in:
+11
@@ -0,0 +1,11 @@
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/analyseur
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/exemple
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/gmon.out
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/mesures/analyseur_avant
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/mesures/analyseur_avant_pg
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/mesures/analyseur_apres_pg
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/mesures/analyseur_etape_[1-5]
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/mesures/analyseur_sanitizers
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/mesures/gmon_*.out
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/mesures_reproduction/
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/__pycache__/
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+203
@@ -0,0 +1,203 @@
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# TD R5.A.04 — Profiling avec gprof
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## Objectif et environnement
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Analyser l'analyseur de fréquence de mots, identifier les coûts, optimiser une
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chose à la fois et conserver exactement les résultats. Travail réalisé le
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7 octobre 2026 dans le fork local existant `couchot/2026_TD1_DEV51_Qualite_Algo`.
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Les commits sont locaux ; aucun envoi au serveur n'a été effectué.
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- Linux x86_64, Intel Core i7-8700 à 3,20 GHz, 12 processeurs logiques.
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- GCC 16.2.1, outils GNU `time` et `gprof`.
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- Même scénario : 250 000 mots, vocabulaire de 7 000 mots, graine `20261006UL`.
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- Toutes les comparaisons utilisent `-O0 -g`, conformément au TD.
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- Trois exécutions sans `-pg` par version ; médiane du temps réel retenue.
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- Le pic mémoire est le maximum de mémoire résidente indiqué par GNU `time`
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(`%M`, en Kio), et non une mesure des allocations totales.
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La source initiale est conservée dans `mesures/analyseur_avant.c`. Les sorties,
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mesures brutes et le rapport initial sont dans `mesures/`.
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## 1. Mesurer avant d'optimiser
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```sh
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gcc -O0 -g -Wall -Wextra analyseur.c -o analyseur
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/usr/bin/time -f 'reel=%e utilisateur=%U systeme=%S memoire_Kio=%M' ./analyseur
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```
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Avant modification : temps réels **3,14 / 3,01 / 2,91 s**, médiane **3,01 s** ;
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temps utilisateur **3,09 / 2,99 / 2,89 s**, médiane **2,99 s**.
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Pic mémoire médian : **6 668 Kio**.
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Résultats de référence :
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- 21 746 lignes, 250 000 mots, 5 866 mots distincts.
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- Longueur moyenne : 6,712 ; écart-type : 1,873.
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- Bigramme `me` : 17 607 occurrences, souvent suivi de `n`.
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- Premier mot : `rane`, 287 occurrences.
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- Empreinte : **`1d53de903efd2b7c`**.
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## 2. Profiler
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```sh
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gcc -O0 -g -pg analyseur.c -o analyseur
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/usr/bin/time ./analyseur
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mv gmon.out gmon_avant.out
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||||
gprof -b ./analyseur gmon_avant.out > profil_avant.txt
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```
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Les binaires et `gmon` avant/après ont été conservés séparément pendant le travail
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pour ne pas analyser un ancien profil avec un nouveau binaire. Les profils texte
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sont versionnés ; les binaires et fichiers `gmon` sont reproductibles et ignorés.
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Avec instrumentation, avant : **6,64 s réelles**, **6,58 s utilisateur**.
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Le profil plat cumule **2,71 s échantillonnées**. Ces valeurs ne sont pas
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interchangeables : instrumentation, échantillonnage, appels de bibliothèque
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non instrumentés et attentes influencent les mesures. Le gain global est donc
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calculé sur les exécutions sans instrumentation.
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## 3. Analyser le profil plat et le graphe d'appels
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| Fonction | Temps propre | Part du profil | Appels |
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|---|---:|---:|---:|
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| `longueur` | 0,92 s | 33,76 % | 36 009 819 |
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| `egales` | 0,89 s | 32,84 % | 308 701 874 |
|
||||
| `chercher_mot` | 0,37 s | 13,65 % | 150 182 |
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||||
| `comparer` | 0,12 s | 4,61 % | 12 172 087 |
|
||||
| `longueur_moyenne` | 0,11 s | 4,06 % | 5 867 |
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||||
| `doit_echanger` | 0,05 s | 1,85 % | 17 202 045 |
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Le graphe explique les appels :
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1. `main → compter_mots_ligne → compter_mot → chercher_mot → egales`.
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`chercher_mot` provoque **296 656 203** comparaisons, car il parcourt les
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entrées déjà connues pour chaque mot retenu. Coût O(M × U), avec M le nombre
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de mots non vides et U le nombre de mots distincts.
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2. `main → ecart_type_longueur → longueur_moyenne → longueur`.
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La moyenne est recalculée **5 866 fois** dans la boucle de variance :
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**34 415 822** appels à `longueur` viennent du calcul de moyenne.
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||||
Les statistiques sont inutilement O(U²).
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3. `main → trier_entrees → doit_echanger → comparer`.
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Le tri à bulles effectue U(U−1)/2 = **17 202 045** comparaisons, même sans
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nécessité d'échanger : O(U²).
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||||
4. `normaliser_ligne → longueur` : **1 561 330** appels.
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||||
La longueur est parcourue à chaque condition de boucle : O(L²) par ligne.
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5. `construire_rapport → ajouter → longueur` : **5 867** appels à `ajouter`.
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||||
Chaque ajout reparcourt tout le rapport déjà construit. Pour une longueur
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moyenne de ligne bornée, le coût devient O(U²).
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||||
Le graphe attribue environ 45,2 % du temps cumulé à `chercher_mot`, 36,3 % à la
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variance et 7,6 % au tri. Ce sont des estimations : gprof répartit le temps d'un
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||||
appelé entre ses parents en proportion du nombre d'appels. Un appel à `longueur`
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||||
sur un rapport de milliers de caractères coûte bien davantage qu'un appel sur
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||||
un mot ; cette répartition peut donc sous-estimer la construction du rapport.
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||||
Un temps affiché à 0,00 s ne signifie pas un coût nul.
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## 4. Pistes proposées, classées par gain attendu
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1. Indexer les mots par hachage : supprimer les centaines de millions de
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comparaisons linéaires. Gain attendu très élevé.
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2. Calculer la moyenne une seule fois avant la boucle de variance : supprimer
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un parcours complet par mot distinct. Gain attendu élevé.
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3. Remplacer le tri à bulles par un tri en O(U log U). Gain attendu important.
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||||
4. Normaliser les lignes en un seul parcours. Gain attendu plus modéré.
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||||
5. Conserver la position d'écriture dans le rapport. Gain potentiellement
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important malgré son faible poids apparent dans le graphe d'appels.
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6. Ensuite, indexer les mots vides ou filtrer par longueur avant comparaison.
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||||
Piste laissée pour une seconde itération : le profil final permet d'en
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évaluer la priorité. Compiler en `-O2` serait aussi utile pour un produit
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livré, mais ferait varier un autre facteur que les algorithmes dans ce TD.
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## 5. Optimisations réalisées et mesures intermédiaires
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Chaque ligne ajoute une seule optimisation à la version précédente. Chaque
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version a été compilée avec `-Wall -Wextra` sans avertissement et exécutée trois
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fois. Le rapport et la sortie standard ont été comparés octet par octet à la
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référence après chaque exécution.
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| Version cumulative | Commit | Temps réels (s) | Médiane (s) | Gain sur l'étape précédente |
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|---|---|---|---:|---:|
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| Initiale | `6165b37` | 3,14 / 3,01 / 2,91 | 3,01 | — |
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| Index de hachage | `2db740d` | 1,50 / 1,48 / 1,47 | 1,48 | 50,8 % |
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||||
| Moyenne hors boucle | `5d71287` | 0,88 / 0,90 / 0,86 | 0,88 | 40,5 % |
|
||||
| Tri fusion | `dddcfd4` | 0,67 / 0,62 / 0,61 | 0,62 | 29,5 % |
|
||||
| Normalisation linéaire | `6ab37d6` | 0,47 / 0,46 / 0,47 | 0,47 | 24,2 % |
|
||||
| Position d'écriture du rapport | `1d07578` | 0,18 / 0,14 / 0,20 | 0,18 | 61,7 % |
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||||
Détails et compromis :
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- **Hachage** : 65 536 cases, indices vers les entrées et sondage linéaire
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||||
pour résoudre les collisions. Une égalité de hachage ne suffit jamais : les
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||||
chaînes sont comparées. L'ordre d'insertion des entrées est conservé.
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||||
Charge de 9 % sur ce scénario, au plus 31 % pour 20 000 entrées ; environ
|
||||
**256 Kio** supplémentaires. Recherche en O(1) en moyenne, O(U) au pire.
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||||
L'index sert au comptage et n'est plus consulté après le tri.
|
||||
- **Variance** : la moyenne ne dépend pas de l'indice ; la calculer avant la
|
||||
boucle ramène le calcul à O(U), en conservant l'ordre de sommation flottante.
|
||||
- **Tri fusion** : même ordre, occurrences décroissantes puis mots croissants.
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||||
O(U log U) garanti, tampon temporaire O(U), soit **211 176 octets** ici.
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||||
- **Normalisation** : arrêt sur le caractère nul, O(L) sans parcours répétés.
|
||||
- **Rapport** : écriture directe à l'offset courant avec `snprintf` et contrôle
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||||
de la capacité. Travail proportionnel à la taille produite, sans rescan du
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||||
préfixe et sans buffer de ligne intermédiaire.
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## 6. Re-profiler et valider
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Le profil final est dans `profil_apres.txt` :
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| Indicateur gprof | Avant | Après |
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|---|---:|---:|
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| Appels à `egales` | 308 701 874 | 12 195 414 |
|
||||
| Appels à `longueur` | 36 009 819 | 38 532 |
|
||||
| Appels à `longueur_moyenne` | 5 867 | 2 |
|
||||
| Appels à `doit_echanger` | 17 202 045 | 66 114 |
|
||||
| Appels à `comparer` | 12 172 087 | 33 591 |
|
||||
| Temps propre total échantillonné | 2,71 s | 0,14 s |
|
||||
| Temps réel instrumenté | 6,64 s | 0,34 s |
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||||
Après optimisation, `egales` représente 60,71 % du profil, essentiellement
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||||
pour la recherche des mots vides : celle-ci conserve **12 045 671** appels.
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||||
L'index des mots ne provoque plus que **149 743** appels à `egales`.
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||||
`analyser_bigrammes` représente 14,29 %. Sur seulement environ 14 échantillons,
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||||
ces pourcentages sont peu précis ; les nombres d'appels restent plus utiles.
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||||
La récursion du tri fusion est présentée de manière spécifique par gprof :
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||||
le chiffre 1 du profil plat n'est pas le nombre total d'invocations récursives.
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||||
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||||
Sans instrumentation : **3,01 / 0,18 = 16,72**, soit un programme environ
|
||||
**16,7 fois plus rapide** et une réduction du temps réel de **94,0 %**.
|
||||
La médiane du temps utilisateur passe de **2,99 à 0,12 s** (réduction de 96,0 %).
|
||||
Le pic mémoire médian passe de **6 668 à 6 980 Kio** (+312 Kio, soit +4,7 %).
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||||
Les pics mesurés reflètent les allocations touchées et l'allocateur ; ils ne
|
||||
sont pas la somme des tailles théoriques des structures.
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||||
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||||
L'empreinte reste **`1d53de903efd2b7c`** à toutes les étapes. La comparaison
|
||||
binaire confirme aussi l'identité du rapport complet et de toute la sortie,
|
||||
notamment des statistiques que l'empreinte du rapport ne couvre pas.
|
||||
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||||
AddressSanitizer et UndefinedBehaviorSanitizer n'ont signalé aucune erreur sur
|
||||
le scénario du TD. LeakSanitizer ne fonctionne pas sous le traçage de cet
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||||
environnement ; la vérification a donc été relancée avec
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||||
`ASAN_OPTIONS=detect_leaks=0`. L'absence de fuite n'est pas certifiée par ce test.
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||||
## Reproduire
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||||
Depuis la racine du dépôt, avec GCC, GNU time, gprof et Python 3 :
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```sh
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python3 reproduire_mesures.py
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```
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||||
Le script compile les sources avant/après, mesure trois exécutions de chacune,
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||||
compare rapports et sorties, puis produit les profils dans un nouveau dossier
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||||
`mesures_reproduction/`. Il refuse d'écraser un dossier existant ; utiliser
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||||
`--destination /tmp/autre_mesure` pour une nouvelle campagne. Il a également
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||||
été exécuté intégralement pour vérifier son fonctionnement : cette seconde
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||||
campagne donne des médianes de **2,88 s avant et 0,11 s après** (environ ×26,2).
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||||
Les fichiers texte correspondants sont conservés dans `mesures/verification/`.
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||||
La variation du gain confirme la sensibilité des mesures courtes ; le bilan
|
||||
principal utilise les mesures de la première campagne, sans mélanger les deux.
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||||
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||||
Les chiffres dépendent de cette machine, de sa charge et de ce scénario.
|
||||
Les versions finales étant courtes, les variations relatives sont plus fortes
|
||||
(0,14 à 0,20 s). Une campagne plus longue et un scénario représentatif seraient
|
||||
nécessaires pour généraliser ces gains à d'autres usages.
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||||
@@ -0,0 +1,457 @@
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||||
/*
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||||
* R5.A.04 - Qualité Algorithmique
|
||||
* TD Profiling : analyseur de fréquence de mots
|
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*
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||||
* Le programme génère un texte pseudo-aléatoire (toujours le même, grâce
|
||||
* à une graine fixe), puis :
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||||
* 1. découpe le texte en lignes et le normalise (minuscules, ponctuation)
|
||||
* 2. compte les occurrences de chaque mot (hors mots vides)
|
||||
* 3. trie les mots par fréquence
|
||||
* 4. calcule des statistiques sur la longueur des mots
|
||||
* 5. analyse les bigrammes de lettres
|
||||
* 6. génère un rapport complet dans rapport.txt
|
||||
*
|
||||
* L'empreinte affichée à la fin doit rester IDENTIQUE après optimisation :
|
||||
* elle prouve que le résultat du programme n'a pas changé.
|
||||
*
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||||
* Compilation : gcc -O0 -g -pg analyseur.c -o analyseur
|
||||
* Exécution : ./analyseur
|
||||
* Profil : gprof ./analyseur gmon.out > profil.txt
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*/
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||||
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||||
#include <stdio.h>
|
||||
#include <stdlib.h>
|
||||
|
||||
#define NB_MOTS_TEXTE 250000
|
||||
#define NB_MOTS_VOCAB 7000
|
||||
#define TAILLE_MOT 32
|
||||
#define MAX_MOTS_UNIQUES 20000
|
||||
#define GRAINE 20261006UL
|
||||
|
||||
/* ------------------------------------------------------------------------ */
|
||||
/* Générateur pseudo-aléatoire (identique sur toutes les machines) */
|
||||
/* ------------------------------------------------------------------------ */
|
||||
|
||||
static unsigned long etat_alea = GRAINE;
|
||||
|
||||
unsigned long alea(void)
|
||||
{
|
||||
etat_alea = etat_alea * 6364136223846793005UL + 1442695040888963407UL;
|
||||
return etat_alea >> 33;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* ------------------------------------------------------------------------ */
|
||||
/* Fonctions utilitaires sur les chaînes */
|
||||
/* ------------------------------------------------------------------------ */
|
||||
|
||||
int longueur(const char *s)
|
||||
{
|
||||
int n = 0;
|
||||
while (s[n] != '\0')
|
||||
n++;
|
||||
return n;
|
||||
}
|
||||
|
||||
void copier(char *dest, const char *src)
|
||||
{
|
||||
int i = 0;
|
||||
while (src[i] != '\0') {
|
||||
dest[i] = src[i];
|
||||
i++;
|
||||
}
|
||||
dest[i] = '\0';
|
||||
}
|
||||
|
||||
int egales(const char *a, const char *b)
|
||||
{
|
||||
int i = 0;
|
||||
while (a[i] != '\0' && b[i] != '\0') {
|
||||
if (a[i] != b[i])
|
||||
return 0;
|
||||
i++;
|
||||
}
|
||||
return a[i] == b[i];
|
||||
}
|
||||
|
||||
int comparer(const char *a, const char *b)
|
||||
{
|
||||
int i = 0;
|
||||
while (a[i] != '\0' && a[i] == b[i])
|
||||
i++;
|
||||
return (unsigned char)a[i] - (unsigned char)b[i];
|
||||
}
|
||||
|
||||
void ajouter(char *dest, const char *src)
|
||||
{
|
||||
copier(dest + longueur(dest), src);
|
||||
}
|
||||
|
||||
char en_minuscule(char c)
|
||||
{
|
||||
if (c >= 'A' && c <= 'Z')
|
||||
return c - 'A' + 'a';
|
||||
return c;
|
||||
}
|
||||
|
||||
int est_lettre(char c)
|
||||
{
|
||||
return (c >= 'a' && c <= 'z') || (c >= 'A' && c <= 'Z');
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* ------------------------------------------------------------------------ */
|
||||
/* Génération du texte */
|
||||
/* ------------------------------------------------------------------------ */
|
||||
|
||||
static const char *MOTS_VIDES[] = {
|
||||
"le", "la", "les", "un", "une", "des", "du", "de", "et", "ou",
|
||||
"mais", "donc", "or", "ni", "car", "que", "qui", "quoi", "dont", "ou",
|
||||
"a", "au", "aux", "en", "dans", "par", "pour", "sur", "sous", "avec",
|
||||
"sans", "chez", "vers", "entre", "il", "elle", "ils", "elles", "on", "nous",
|
||||
"vous", "je", "tu", "se", "ce", "cet", "cette", "ces", "son", "sa",
|
||||
"ses", "leur", "leurs", "mon", "ma", "mes", "ne", "pas", "plus", "est"
|
||||
};
|
||||
#define NB_MOTS_VIDES ((int)(sizeof(MOTS_VIDES) / sizeof(MOTS_VIDES[0])))
|
||||
|
||||
static const char *SYLLABES[] = {
|
||||
"ba", "be", "bi", "bo", "ca", "co", "da", "de", "di", "fa", "fi", "ga",
|
||||
"go", "la", "le", "li", "lo", "ma", "me", "mi", "mo", "na", "ne", "no",
|
||||
"pa", "pe", "pi", "po", "ra", "re", "ri", "ro", "sa", "se", "si", "so",
|
||||
"ta", "te", "ti", "to", "va", "ve", "vi", "vo", "tion", "ment", "eur", "ique"
|
||||
};
|
||||
#define NB_SYLLABES ((int)(sizeof(SYLLABES) / sizeof(SYLLABES[0])))
|
||||
|
||||
char **generer_vocabulaire(void)
|
||||
{
|
||||
char **vocab = malloc(NB_MOTS_VOCAB * sizeof(char *));
|
||||
for (int i = 0; i < NB_MOTS_VOCAB; i++) {
|
||||
vocab[i] = malloc(TAILLE_MOT);
|
||||
vocab[i][0] = '\0';
|
||||
int nb_syllabes = 2 + alea() % 3;
|
||||
for (int j = 0; j < nb_syllabes; j++)
|
||||
ajouter(vocab[i], SYLLABES[alea() % NB_SYLLABES]);
|
||||
}
|
||||
return vocab;
|
||||
}
|
||||
|
||||
char *generer_texte(char **vocab, int nb_mots)
|
||||
{
|
||||
char *texte = malloc((size_t)nb_mots * (TAILLE_MOT + 2) + 1);
|
||||
long pos = 0;
|
||||
int debut_phrase = 1;
|
||||
int mots_restants_phrase = 8 + alea() % 8;
|
||||
|
||||
for (int i = 0; i < nb_mots; i++) {
|
||||
const char *mot;
|
||||
if (alea() % 100 < 40) {
|
||||
mot = MOTS_VIDES[alea() % NB_MOTS_VIDES];
|
||||
} else {
|
||||
/* distribution biaisée : certains mots sont bien plus fréquents */
|
||||
unsigned long r1 = alea() % NB_MOTS_VOCAB;
|
||||
unsigned long r2 = alea() % NB_MOTS_VOCAB;
|
||||
mot = vocab[(r1 * r2) / NB_MOTS_VOCAB];
|
||||
}
|
||||
|
||||
for (int j = 0; mot[j] != '\0'; j++) {
|
||||
char c = mot[j];
|
||||
if (debut_phrase && j == 0)
|
||||
c = c - 'a' + 'A';
|
||||
texte[pos++] = c;
|
||||
}
|
||||
debut_phrase = 0;
|
||||
|
||||
mots_restants_phrase--;
|
||||
if (mots_restants_phrase == 0) {
|
||||
texte[pos++] = '.';
|
||||
texte[pos++] = '\n';
|
||||
debut_phrase = 1;
|
||||
mots_restants_phrase = 8 + alea() % 8;
|
||||
} else if (alea() % 10 == 0) {
|
||||
texte[pos++] = ',';
|
||||
texte[pos++] = ' ';
|
||||
} else {
|
||||
texte[pos++] = ' ';
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
texte[pos++] = '\n';
|
||||
texte[pos] = '\0';
|
||||
return texte;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* ------------------------------------------------------------------------ */
|
||||
/* Découpage et normalisation */
|
||||
/* ------------------------------------------------------------------------ */
|
||||
|
||||
char **decouper_lignes(const char *texte, int *nb_lignes)
|
||||
{
|
||||
int capacite = 1024;
|
||||
char **lignes = malloc(capacite * sizeof(char *));
|
||||
int n = 0;
|
||||
int debut = 0;
|
||||
|
||||
for (int i = 0; texte[i] != '\0'; i++) {
|
||||
if (texte[i] == '\n') {
|
||||
int taille = i - debut;
|
||||
if (n == capacite) {
|
||||
capacite *= 2;
|
||||
lignes = realloc(lignes, capacite * sizeof(char *));
|
||||
}
|
||||
lignes[n] = malloc(taille + 1);
|
||||
for (int j = 0; j < taille; j++)
|
||||
lignes[n][j] = texte[debut + j];
|
||||
lignes[n][taille] = '\0';
|
||||
n++;
|
||||
debut = i + 1;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
*nb_lignes = n;
|
||||
return lignes;
|
||||
}
|
||||
|
||||
void normaliser_ligne(char *ligne)
|
||||
{
|
||||
for (int i = 0; i < longueur(ligne); i++) {
|
||||
if (est_lettre(ligne[i]))
|
||||
ligne[i] = en_minuscule(ligne[i]);
|
||||
else
|
||||
ligne[i] = ' ';
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* ------------------------------------------------------------------------ */
|
||||
/* Comptage des mots */
|
||||
/* ------------------------------------------------------------------------ */
|
||||
|
||||
typedef struct {
|
||||
char mot[TAILLE_MOT];
|
||||
int occurrences;
|
||||
} Entree;
|
||||
|
||||
int est_mot_vide(const char *mot)
|
||||
{
|
||||
for (int i = 0; i < NB_MOTS_VIDES; i++) {
|
||||
if (egales(mot, MOTS_VIDES[i]))
|
||||
return 1;
|
||||
}
|
||||
return 0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
int chercher_mot(Entree *table, int nb_entrees, const char *mot)
|
||||
{
|
||||
for (int i = 0; i < nb_entrees; i++) {
|
||||
if (egales(table[i].mot, mot))
|
||||
return i;
|
||||
}
|
||||
return -1;
|
||||
}
|
||||
|
||||
void compter_mot(Entree *table, int *nb_entrees, const char *mot)
|
||||
{
|
||||
int indice = chercher_mot(table, *nb_entrees, mot);
|
||||
if (indice >= 0) {
|
||||
table[indice].occurrences++;
|
||||
} else {
|
||||
copier(table[*nb_entrees].mot, mot);
|
||||
table[*nb_entrees].occurrences = 1;
|
||||
(*nb_entrees)++;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
void compter_mots_ligne(Entree *table, int *nb_entrees, const char *ligne,
|
||||
long *nb_mots_total)
|
||||
{
|
||||
char mot[TAILLE_MOT];
|
||||
int i = 0;
|
||||
|
||||
while (ligne[i] != '\0') {
|
||||
while (ligne[i] == ' ')
|
||||
i++;
|
||||
int k = 0;
|
||||
while (ligne[i] != '\0' && ligne[i] != ' ') {
|
||||
if (k < TAILLE_MOT - 1)
|
||||
mot[k++] = ligne[i];
|
||||
i++;
|
||||
}
|
||||
mot[k] = '\0';
|
||||
if (k > 0) {
|
||||
(*nb_mots_total)++;
|
||||
if (!est_mot_vide(mot))
|
||||
compter_mot(table, nb_entrees, mot);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* ------------------------------------------------------------------------ */
|
||||
/* Tri : par nombre d'occurrences décroissant, puis ordre alphabétique */
|
||||
/* ------------------------------------------------------------------------ */
|
||||
|
||||
int doit_echanger(const Entree *a, const Entree *b)
|
||||
{
|
||||
if (a->occurrences != b->occurrences)
|
||||
return a->occurrences < b->occurrences;
|
||||
return comparer(a->mot, b->mot) > 0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
void trier_entrees(Entree *table, int n)
|
||||
{
|
||||
for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
|
||||
for (int j = 0; j < n - 1 - i; j++) {
|
||||
if (doit_echanger(&table[j], &table[j + 1])) {
|
||||
Entree tmp = table[j];
|
||||
table[j] = table[j + 1];
|
||||
table[j + 1] = tmp;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* ------------------------------------------------------------------------ */
|
||||
/* Statistiques */
|
||||
/* ------------------------------------------------------------------------ */
|
||||
|
||||
double longueur_moyenne(const Entree *table, int n)
|
||||
{
|
||||
long total = 0;
|
||||
for (int i = 0; i < n; i++)
|
||||
total += longueur(table[i].mot);
|
||||
return (double)total / n;
|
||||
}
|
||||
|
||||
double ecart_type_longueur(const Entree *table, int n)
|
||||
{
|
||||
double somme = 0.0;
|
||||
for (int i = 0; i < n; i++) {
|
||||
double ecart = longueur(table[i].mot) - longueur_moyenne(table, n);
|
||||
somme += ecart * ecart;
|
||||
}
|
||||
return somme / n; /* variance ; la racine est prise dans main */
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* Recherche du bigramme de lettres le plus fréquent, avec en bonus la
|
||||
* troisième lettre qui le suit le plus souvent. */
|
||||
void analyser_bigrammes(char **lignes, int nb_lignes,
|
||||
char *meilleur, int *occ_meilleur)
|
||||
{
|
||||
static int trigrammes[26][26][26];
|
||||
|
||||
for (int l = 0; l < nb_lignes; l++) {
|
||||
const char *s = lignes[l];
|
||||
for (int i = 0; s[i] != '\0' && s[i + 1] != '\0' && s[i + 2] != '\0'; i++) {
|
||||
if (est_lettre(s[i]) && est_lettre(s[i + 1]) && est_lettre(s[i + 2]))
|
||||
trigrammes[s[i] - 'a'][s[i + 1] - 'a'][s[i + 2] - 'a']++;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
*occ_meilleur = -1;
|
||||
for (int a = 0; a < 26; a++) {
|
||||
for (int b = 0; b < 26; b++) {
|
||||
int total = 0;
|
||||
for (int c = 0; c < 26; c++)
|
||||
total += trigrammes[a][b][c];
|
||||
if (total > *occ_meilleur) {
|
||||
*occ_meilleur = total;
|
||||
int meilleur_c = 0;
|
||||
for (int c = 1; c < 26; c++)
|
||||
if (trigrammes[a][b][c] > trigrammes[a][b][meilleur_c])
|
||||
meilleur_c = c;
|
||||
meilleur[0] = 'a' + a;
|
||||
meilleur[1] = 'a' + b;
|
||||
meilleur[2] = 'a' + meilleur_c;
|
||||
meilleur[3] = '\0';
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* ------------------------------------------------------------------------ */
|
||||
/* Rapport */
|
||||
/* ------------------------------------------------------------------------ */
|
||||
|
||||
char *construire_rapport(const Entree *table, int n)
|
||||
{
|
||||
char *rapport = malloc((size_t)n * 64 + 256);
|
||||
char ligne[128];
|
||||
rapport[0] = '\0';
|
||||
|
||||
ajouter(rapport, "rang;mot;occurrences\n");
|
||||
for (int i = 0; i < n; i++) {
|
||||
snprintf(ligne, sizeof(ligne), "%d;%s;%d\n",
|
||||
i + 1, table[i].mot, table[i].occurrences);
|
||||
ajouter(rapport, ligne);
|
||||
}
|
||||
return rapport;
|
||||
}
|
||||
|
||||
unsigned long empreinte(const char *s)
|
||||
{
|
||||
unsigned long h = 1469598103934665603UL;
|
||||
for (int i = 0; s[i] != '\0'; i++) {
|
||||
h ^= (unsigned char)s[i];
|
||||
h *= 1099511628211UL;
|
||||
}
|
||||
return h;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* ------------------------------------------------------------------------ */
|
||||
|
||||
double racine(double x)
|
||||
{
|
||||
double r = x > 1.0 ? x : 1.0;
|
||||
for (int i = 0; i < 50; i++)
|
||||
r = 0.5 * (r + x / r);
|
||||
return r;
|
||||
}
|
||||
|
||||
int main(void)
|
||||
{
|
||||
char **vocab = generer_vocabulaire();
|
||||
char *texte = generer_texte(vocab, NB_MOTS_TEXTE);
|
||||
|
||||
int nb_lignes;
|
||||
char **lignes = decouper_lignes(texte, &nb_lignes);
|
||||
for (int i = 0; i < nb_lignes; i++)
|
||||
normaliser_ligne(lignes[i]);
|
||||
|
||||
Entree *table = malloc(MAX_MOTS_UNIQUES * sizeof(Entree));
|
||||
int nb_entrees = 0;
|
||||
long nb_mots_total = 0;
|
||||
for (int i = 0; i < nb_lignes; i++)
|
||||
compter_mots_ligne(table, &nb_entrees, lignes[i], &nb_mots_total);
|
||||
|
||||
trier_entrees(table, nb_entrees);
|
||||
|
||||
double moyenne = longueur_moyenne(table, nb_entrees);
|
||||
double ecart_type = racine(ecart_type_longueur(table, nb_entrees));
|
||||
|
||||
char trigramme[4];
|
||||
int occ_trigramme;
|
||||
analyser_bigrammes(lignes, nb_lignes, trigramme, &occ_trigramme);
|
||||
|
||||
char *rapport = construire_rapport(table, nb_entrees);
|
||||
FILE *f = fopen("rapport.txt", "w");
|
||||
if (f != NULL) {
|
||||
fputs(rapport, f);
|
||||
fclose(f);
|
||||
}
|
||||
|
||||
printf("Lignes analysées : %d\n", nb_lignes);
|
||||
printf("Mots au total : %ld\n", nb_mots_total);
|
||||
printf("Mots distincts : %d\n", nb_entrees);
|
||||
printf("Longueur moyenne : %.3f (écart-type %.3f)\n", moyenne, ecart_type);
|
||||
printf("Bigramme le + courant : \"%c%c\" (%d fois, souvent suivi de '%c')\n",
|
||||
trigramme[0], trigramme[1], occ_trigramme, trigramme[2]);
|
||||
printf("\nTop 10 :\n");
|
||||
for (int i = 0; i < 10 && i < nb_entrees; i++)
|
||||
printf(" %2d. %-16s %d\n", i + 1, table[i].mot, table[i].occurrences);
|
||||
printf("\nEmpreinte du rapport : %016lx\n", empreinte(rapport));
|
||||
|
||||
free(rapport);
|
||||
free(table);
|
||||
for (int i = 0; i < nb_lignes; i++)
|
||||
free(lignes[i]);
|
||||
free(lignes);
|
||||
free(texte);
|
||||
for (int i = 0; i < NB_MOTS_VOCAB; i++)
|
||||
free(vocab[i]);
|
||||
free(vocab);
|
||||
return 0;
|
||||
}
|
||||
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@@ -0,0 +1,19 @@
|
||||
Lignes analysées : 21746
|
||||
Mots au total : 250000
|
||||
Mots distincts : 5866
|
||||
Longueur moyenne : 6.712 (écart-type 1.873)
|
||||
Bigramme le + courant : "me" (17607 fois, souvent suivi de 'n')
|
||||
|
||||
Top 10 :
|
||||
1. rane 287
|
||||
2. fasi 241
|
||||
3. tata 219
|
||||
4. mopo 214
|
||||
5. cofi 180
|
||||
6. vesi 179
|
||||
7. laganomo 177
|
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8. boto 172
|
||||
9. nopebo 169
|
||||
10. rotion 165
|
||||
|
||||
Empreinte du rapport : 1d53de903efd2b7c
|
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@@ -0,0 +1,19 @@
|
||||
Lignes analysées : 21746
|
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Mots au total : 250000
|
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Mots distincts : 5866
|
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Longueur moyenne : 6.712 (écart-type 1.873)
|
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Bigramme le + courant : "me" (17607 fois, souvent suivi de 'n')
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Top 10 :
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1. rane 287
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2. fasi 241
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3. tata 219
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4. mopo 214
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5. cofi 180
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6. vesi 179
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||||
7. laganomo 177
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8. boto 172
|
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9. nopebo 169
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10. rotion 165
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|
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Empreinte du rapport : 1d53de903efd2b7c
|
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@@ -0,0 +1,19 @@
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Lignes analysées : 21746
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Mots au total : 250000
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Mots distincts : 5866
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Longueur moyenne : 6.712 (écart-type 1.873)
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Bigramme le + courant : "me" (17607 fois, souvent suivi de 'n')
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Top 10 :
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1. rane 287
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2. fasi 241
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3. tata 219
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4. mopo 214
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5. cofi 180
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6. vesi 179
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7. laganomo 177
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8. boto 172
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9. nopebo 169
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10. rotion 165
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Empreinte du rapport : 1d53de903efd2b7c
|
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@@ -0,0 +1,19 @@
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Lignes analysées : 21746
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Mots au total : 250000
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Mots distincts : 5866
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Longueur moyenne : 6.712 (écart-type 1.873)
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Bigramme le + courant : "me" (17607 fois, souvent suivi de 'n')
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Top 10 :
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1. rane 287
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2. fasi 241
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3. tata 219
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4. mopo 214
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5. cofi 180
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6. vesi 179
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7. laganomo 177
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8. boto 172
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9. nopebo 169
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10. rotion 165
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Empreinte du rapport : 1d53de903efd2b7c
|
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@@ -0,0 +1,19 @@
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Lignes analysées : 21746
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Mots au total : 250000
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Mots distincts : 5866
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Longueur moyenne : 6.712 (écart-type 1.873)
|
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Bigramme le + courant : "me" (17607 fois, souvent suivi de 'n')
|
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Top 10 :
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1. rane 287
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2. fasi 241
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3. tata 219
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4. mopo 214
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5. cofi 180
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6. vesi 179
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||||
7. laganomo 177
|
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8. boto 172
|
||||
9. nopebo 169
|
||||
10. rotion 165
|
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|
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Empreinte du rapport : 1d53de903efd2b7c
|
||||
@@ -0,0 +1,19 @@
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Lignes analysées : 21746
|
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Mots au total : 250000
|
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Mots distincts : 5866
|
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Longueur moyenne : 6.712 (écart-type 1.873)
|
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Bigramme le + courant : "me" (17607 fois, souvent suivi de 'n')
|
||||
|
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Top 10 :
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1. rane 287
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2. fasi 241
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3. tata 219
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4. mopo 214
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5. cofi 180
|
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6. vesi 179
|
||||
7. laganomo 177
|
||||
8. boto 172
|
||||
9. nopebo 169
|
||||
10. rotion 165
|
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|
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Empreinte du rapport : 1d53de903efd2b7c
|
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@@ -0,0 +1,19 @@
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Lignes analysées : 21746
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Mots au total : 250000
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Mots distincts : 5866
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Longueur moyenne : 6.712 (écart-type 1.873)
|
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Bigramme le + courant : "me" (17607 fois, souvent suivi de 'n')
|
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|
||||
Top 10 :
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1. rane 287
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2. fasi 241
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3. tata 219
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4. mopo 214
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5. cofi 180
|
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6. vesi 179
|
||||
7. laganomo 177
|
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8. boto 172
|
||||
9. nopebo 169
|
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10. rotion 165
|
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|
||||
Empreinte du rapport : 1d53de903efd2b7c
|
||||
@@ -0,0 +1,19 @@
|
||||
Lignes analysées : 21746
|
||||
Mots au total : 250000
|
||||
Mots distincts : 5866
|
||||
Longueur moyenne : 6.712 (écart-type 1.873)
|
||||
Bigramme le + courant : "me" (17607 fois, souvent suivi de 'n')
|
||||
|
||||
Top 10 :
|
||||
1. rane 287
|
||||
2. fasi 241
|
||||
3. tata 219
|
||||
4. mopo 214
|
||||
5. cofi 180
|
||||
6. vesi 179
|
||||
7. laganomo 177
|
||||
8. boto 172
|
||||
9. nopebo 169
|
||||
10. rotion 165
|
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|
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Empreinte du rapport : 1d53de903efd2b7c
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2. fasi 241
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