grafice.py

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import os
import matplotlib.ticker as ticker

# CONFIGURARE
FISIER_CSV = "rezultate.csv"
FOLDER_GRAFICE = "grafice_output"

if not os.path.exists(FOLDER_GRAFICE):
    os.makedirs(FOLDER_GRAFICE)

def curata_nume_test(nume_fisier):
    # Transforma "test_16_KillerNF.txt" in "KillerNF" pentru grafic curat
    nume = nume_fisier.replace(".txt", "")
    piese = nume.split("_")
    if len(piese) >= 3:
        return piese[2] # Returneaza tipul (ex: KillerNF, Heavy)
    return nume

def genereaza_toate_graficele():
    if not os.path.exists(FISIER_CSV):
        print(f"Eroare: Lipseste {FISIER_CSV}")
        return

    df = pd.read_csv(FISIER_CSV)
    # Conversie Secunde -> Milisecunde
    df["Timp_ms"] = df["Timp(s)"] * 1000
    
    # Adaugam o coloana cu Tipul testului (extras din nume)
    df["Tip_Test"] = df["Nume_Test"].apply(curata_nume_test)

    sns.set_theme(style="whitegrid")

    # ============================================================
    # GRAFIC 1: TIMP DE EXECUTIE (Scara Logaritmica)
    # Axa OY este in MILISECUNDE
    # ============================================================
    print("Generare Grafic 1: Timp vs N (Log Scale)...")
    # Filtram doar testele relevante pentru scalabilitate
    df_time = df[df["Tip_Test"].isin(["Random", "Massive"])].sort_values(by="N")
    
    if not df_time.empty:
        plt.figure(figsize=(10, 6))
        
        # Desenam graficul folosind Timp_ms pe Y
        g = sns.lineplot(
            data=df_time, 
            x="N", 
            y="Timp_ms", 
            hue="Algoritm", 
            style="Algoritm", 
            markers=True, 
            linewidth=2
        )
        
        # Formatare axa Y
        g.yaxis.set_major_formatter(ticker.FuncFormatter(lambda y, _: '{:g}'.format(y)))
        
        plt.title("Performanță: Timp de Execuție vs Număr Obiecte (Log-Log Scale)", fontsize=14)
        plt.ylabel("Timp (milisecunde)", fontsize=12)
        plt.xlabel("Număr Obiecte (N)", fontsize=12)
        
        plt.grid(True, which="major", ls="-", alpha=0.8)
        plt.grid(True, which="minor", ls="--", alpha=0.4)
        
        plt.tight_layout()
        plt.savefig(os.path.join(FOLDER_GRAFICE, "1_timp_executie.png"), dpi=300)
        plt.close()

    # ============================================================
    # GRAFIC 2: CALITATE PE TESTE "KILLER" (Bar Chart)
    # ============================================================
    print("Generare Grafic 2: Calitate pe Teste Speciale...")
    tipuri_interesante = ["KillerNF", "OrderCheck", "Heavy", "Edge"]
    mask = df["Tip_Test"].str.contains("|".join(tipuri_interesante))
    df_quality = df[mask].copy()

    if not df_quality.empty:
        plt.figure(figsize=(12, 6))
        
        sns.barplot(
            data=df_quality, 
            x="Nume_Test", 
            y="Cosuri", 
            hue="Algoritm",
            palette="viridis"
        )
        
        plt.title("Calitatea Soluției pe Teste Dificile (Mai puțin e mai bine)", fontsize=14)
        plt.ylabel("Număr Coșuri Folosite", fontsize=12)
        plt.xlabel("Test Specific", fontsize=12)
        plt.xticks(rotation=45, ha='right')
        plt.tight_layout()
        plt.savefig(os.path.join(FOLDER_GRAFICE, "2_calitate_killer.png"), dpi=300)
        plt.close()

    # ============================================================
    # GRAFIC 3: CALITATE SCALABILITATE (Line Chart)
    # ============================================================
    print("Generare Grafic 3: Scalabilitate Calitate...")
    df_scale_quality = df[df["Tip_Test"] == "Random"].sort_values(by="N")

    if not df_scale_quality.empty:
        plt.figure(figsize=(10, 6))
        sns.lineplot(data=df_scale_quality, x="N", y="Cosuri", hue="Algoritm", style="Algoritm", markers=True, linewidth=2)
        
        plt.title("Eficiență: Număr Coșuri vs Dimensiune Input (Date Random)", fontsize=14)
        plt.ylabel("Număr Coșuri", fontsize=12)
        plt.xlabel("Număr Obiecte (N)", fontsize=12)
        plt.tight_layout()
        plt.savefig(os.path.join(FOLDER_GRAFICE, "3_scalabilitate_cosuri.png"), dpi=300)
        plt.close()

    print(f"Gata! Verifica folderul '{FOLDER_GRAFICE}' pentru cele 3 imagini.")

def genereaza_tabel_latex():
    df = pd.read_csv("rezultate.csv")
    
    # Lista de teste interesante pentru tabel
    teste_interesante = ["test_01", "test_03", "test_16", "test_30"] 
    
    print("\n--- COPY PASTE ASTA IN LATEX (TABEL) ---")
    print(r"\begin{tabular}{lcccc}")
    print(r"\toprule")
    print(r"\textbf{Test} & \textbf{N} & \textbf{NF Coșuri} & \textbf{FF Coșuri} & \textbf{FFD Coșuri} \\")
    print(r"\midrule")
    
    for nume_partial in teste_interesante:
        subset = df[df["Nume_Test"].str.contains(nume_partial)]
        if subset.empty: continue
        
        nume = subset.iloc[0]["Nume_Test"].replace("_", "\\_")
        n = subset.iloc[0]["N"]
        
        nf = subset[subset["Algoritm"] == "NextFit"]["Cosuri"].values[0]
        ff = subset[subset["Algoritm"] == "FirstFit"]["Cosuri"].values[0]
        ffd = subset[subset["Algoritm"] == "FFD"]["Cosuri"].values[0]
        
        print(f"{nume} & {n} & {nf} & {ff} & {ffd} \\\\")
        
    print(r"\bottomrule")
    print(r"\end{tabular}")

if __name__ == "__main__":
    genereaza_toate_graficele()
    genereaza_tabel_latex()