Дослідження часових характеристик контейнерних типів даних мови Python
Loading...
Date
2025
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Український державний університет науки і технологій, Дніпро
Abstract
UKR: Магістерська робота виконана на 97 сторінках, містить 29 рисунків, 20 таблиць і 70 використаних джерел. У магістерській роботі досліджено часові характеристики контейнерних типів даних мови Python: списків (list), кортежів (tuple), множин (set), словників (dict) та інших. Розроблено програму для тестування продуктивності базових операцій, таких як вставка, видалення, пошук, сортування та ітерація. У дослідженні використано експериментальні методи тестування, які дозволили оцінити продуктивність різних контейнерів залежно від типу даних та задач. Мета роботи полягає у визначенні оптимальних умов використання контейнерів Python для підвищення продуктивності програмного забезпечення. Об’єктом дослідження є контейнерні типи даних, а предметом — їх вплив на продуктивність програмного забезпечення
ENG: The master's thesis is performed on 97 pages, contains 29 figures, 20 tables, and 70 sources. The thesis investigates the temporal characteristics of Python's container data types, including lists (list), tuples (tuple), sets (set), and dictionaries (dict). A program was developed to test the performance of basic operations such as insertion, deletion, search, sorting, and iteration. Experimental methods of testing were employed to evaluate the efficiency of different containers based on data types and tasks. The purpose of the study is to identify optimal usage conditions for Python containers to improve software performance. The object of the study is container data types, and the subject is their impact on software performance
ENG: The master's thesis is performed on 97 pages, contains 29 figures, 20 tables, and 70 sources. The thesis investigates the temporal characteristics of Python's container data types, including lists (list), tuples (tuple), sets (set), and dictionaries (dict). A program was developed to test the performance of basic operations such as insertion, deletion, search, sorting, and iteration. Experimental methods of testing were employed to evaluate the efficiency of different containers based on data types and tasks. The purpose of the study is to identify optimal usage conditions for Python containers to improve software performance. The object of the study is container data types, and the subject is their impact on software performance
Description
Keywords
контейнери, продуктивність, список, кортеж, множина, словник, час виконання, Python, containers, performance, list, tuple, set, dictionary, execution time, ВКР, КІТ
Citation
Канарейкін Д. О. Дослідження часових характеристик контейнерних типів даних мови Python : дипломна робота на здобуття кваліфікаційного ступеня магістра : спец. 121 — Інженерія програмного забезпечення / наук. керівник В. О. Андрющенко ; Український державний університет науки і технологій. Дніпро, 2025. 97 с.