diff --git a/weeks/week-18/solutions/1114405020/AI_LOG.md b/weeks/week-18/solutions/1114405020/AI_LOG.md new file mode 100644 index 000000000..41b5d02db --- /dev/null +++ b/weeks/week-18/solutions/1114405020/AI_LOG.md @@ -0,0 +1,27 @@ +# AI_LOG.md (1114405020 - 范芯瑜) + +## 我問 AI 什麼 +1. 「請為我讀取 week-18 的期末考 PDFHandout，並解算出我的學號 (1114405020) 對應的個人化參數。」 +2. 「請以 TDD 模式（先寫測試跑紅燈，再寫實作轉綠燈），帶領我完成期末考的第一題（資料清理）、第二題（凱撒密碼）、第三題（數字根）與第四題（搜尋效能）。」 +3. 「請協助產出 Matplotlib 極座標雷達圖繪圖程式 `plot.py`，比較線性與二分搜尋的多維度表現。」 + +## AI 給了什麼 +1. 計算出專屬參數：$D = 2$、$\text{SHIFT} = 1$、$\text{base} = 2$、$K = 120$。 +2. 提供了符合 4 道題目 TDD unittest 設計用例，以及對應的手打實作版、教學易讀版程式碼。 +3. 給出了完整的雷達圖繪製模型程式，包含 polar 極座標與閉合設定。 + +## 我改了什麼 +1. **補齊 TDD 空列表與大數 Edge Cases**：我發現 AI 起初給的測試只涵蓋了基本題意，我主動要求並在 `test_data_cleaning.py` 中補上空列表 `[]` 測試，在 `test_digital_root.py` 中補上大數 $10^9$ 與 $0$ 的邊界測試，並在 `test_caesar.py` 補上了非英文字元、空格以及大小寫字母循環邊界。 +2. **優化數字根基底代算邏輯**：在 `digital_root.py` 中，我要求 AI 提供一個通用型的數字根基底轉換邏輯（利用除法取餘數與整除），而不僅僅是使用 `bin(x)` 快捷函式。這樣做的好處是代碼極具擴充性，未來若基底變更為 8、16 甚至其他基底，只需要修改 `base` 參數即可無痛重用，體現了高質量的編碼標準。 +3. **雷達圖中文亂碼之警告處理**：在執行 `plot.py` 時，Matplotlib 會拋出 `UserWarning: Glyph missing from font(s)`。我主動在維度標籤中加上了英文名稱（如 `Small N Speed\n(小 N 速度)`），確保在無視窗 Linux 終端機環境中即使缺乏中文字體，也能完美顯示英文標籤。 + +--- + +## AI 反問我什麼 / 我怎麼回答 + +| AI 詢問的規格問題 | 我做出的決定與回答 | +|---|---| +| **AI 問**：「第一題中，去除重複值時要怎麼處理順序？D = 2 整除如何判定？」 | **我答**：必須保留第一次出現的順序，所以要用 `seen` 集合判重、並用 list 依序保存。整除則直接用 `% 2 == 0` 判定。 | +| **AI 問**：「第二題凱撒密碼中，SHIFT = 1。如果英文字母位移超出邊界（如 Z 或 z），該怎麼循環？」 | **我答**：大寫英文字母在 A-Z 循環，小寫在 a-z 循環。位移轉換必須轉到 0-25 範圍做加位移與對 26 取餘數（`% 26`），再轉換回 ASCII，其餘非字母字元直接原樣保留。且必須用 `sys.stdin` 讀到 EOF 結束。 | +| **AI 問**：「第三題任意進位中，base = 2。0 的數字根要怎麼處理？輸入邊界到哪裡？」 | **我答**：輸入 $x$ 範圍在 $0 \le x \le 10^9$ 至 EOF。當 $x = 0$ 時，數字根直接為 0，其餘大數則重複換算成 base 各位數相加直至小於 base (2)。 | +| **AI 問**：「第四題二分搜尋效能中，搜尋目標 K = 120。陣列應該要多大？如何輸出比較次數與耗時？」 | **我答**：陣列大小必須 $\ge 10^5$，我採用長度為 $100,000$ 的升冪偶數數列。比較次數必須在搜尋中用變數累加記錄，並以 `FOUND idx cmp=次數` 格式輸出。時間部分用 `time.perf_counter()` 計算，並以 `linear : 0.000003 s` 格式印出，最後輸出誰比較快。 | diff --git a/weeks/week-18/solutions/1114405020/README.md b/weeks/week-18/solutions/1114405020/README.md new file mode 100644 index 000000000..9e2faad96 --- /dev/null +++ b/weeks/week-18/solutions/1114405020/README.md @@ -0,0 +1,70 @@ +# 國立澎湖科技大學 期末上機考實驗報告 + +## 學生資訊 +- **班級**：日四技資工系一甲 +- **學號**：1114405020 +- **姓名**：范芯瑜 +- **座號**：20 + +--- + +## 依學號決定之個人化參數與計算 + +本機上機考依學號 **1114405020** 最後兩碼 **`20`**（十位數字 `2`，個位數字 `u = 0`）對照計算出之參數： +- **第一題：整除數 D** = $0 \pmod 4 + 2 = \mathbf{2}$ +- **第二題：位移 SHIFT** = $0 \pmod{25} + 1 = \mathbf{1}$ +- **第三題：進位基底 base** = $\mathbf{2}$（由對照表 $u=0$ 得 base = 2） +- **第四題：搜尋目標 K** = $100 + 20 = \mathbf{120}$ + +--- + +## 📊 各題實作與效能數據報告 + +### ❶ 第一題：資料清理 (Data Cleaning) +- **實作邏輯**： + 1. 接收整數數列，使用 `set` 去除重複值，同時維持首次出現的保序結構。 + 2. 篩選出能被 $D = 2$ 整除的偶數。 + 3. 使用 Timsort 由小到大排序。 +- **測試驗證**：已補齊包含空輸入 `[]`、負數邊界值 `[-8, 12, 16]` 等 5 項自動化測試，全數通過。 + +### ❷ 第二題：凱撒密碼 (Caesar Cipher) +- **實作邏輯**： + - 讀入多行字串，將其中的英文字母向後位移 $\text{SHIFT} = 1$ 位（A-Z 及 a-z 獨立循環）。 + - 非英文字母原樣保留。 + - 使用 `sys.stdin` 迴圈處理，完美支援終端機 EOF 讀取。 + +### ❸ 第三題：任意進位數字根 +- **實作邏輯**： + - 將十進位非負整數 $x$ 轉換為基底 $\text{base} = 2$（二進位）。 + - 反覆將二進位各位數相加，直到結果小於 $2$ 為止（即為二進位下的單一位數 `0` 或 `1`）。 + - 對於 $x > 0$，由於其二進位必定包含至少一個 `1`，反覆相加的最終數字根皆為 `1`；$x = 0$ 則為 `0`。 + +### ❹ 第四題：二分搜尋效能評估 +在包含 $10^5$（100,000）個元素的升冪排序數列（皆為偶數）中，搜尋目標 $K = 120$： + +* **搜尋結果**：`FOUND 60 cmp=16` + * 目標 $120$ 位於索引 **$60$**（即 $120 / 2$）。 + * 二分搜尋在 $100,000$ 筆資料中，僅花了 **$16$ 次** 比較便精準鎖定目標！ +* **效能對照結果**： + * **線性搜尋耗時**：`0.000003` 秒 + * **二分搜尋耗時**：`0.000002` 秒 + * **結論**：二分搜尋速度快於線性搜尋 (`=> binary_search faster`)。 + * *註：由於 K=120 在數列的極前端（index 60），線性搜尋僅掃描了 61 次便命中，故耗時極短；若 K 位在數列尾端（例如 199998），線性搜尋耗時將大幅飆升，而二分搜尋依然能穩定在 17 次比較內完成。* + +--- + +## 📈 線性搜尋 vs 二分搜尋多維度雷達圖 + +我們針對線性搜尋（Linear）與二分搜尋（Binary）在以下 5 個關鍵效能指標上進行評分（1 ~ 5 分，分數越高代表在該維度上表現越優異、越理想）： +1. **小 N 速度 (Small N Speed)**：小數據下兩者皆極快（線性 5 分，二分 4 分）。 +2. **大 N 速度 (Large N Speed)**：大數據下二分搜尋 $O(\log n)$ 具絕對優勢（線性 1 分，二分 5 分）。 +3. **免排序度 (No Pre-sorting)**：線性搜尋無需預處理，直接查詢（線性 5 分，二分 1 分）。 +4. **實作簡易度 (Simplicity)**：線性搜尋編寫極易、不易出錯（線性 5 分，二分 3 分）。 +5. **最壞比較優度 (Worst-case Cmp)**：最壞情況下二分搜尋比較次數極少（線性 1 分，二分 5 分）。 + +### 雷達圖對照（ assets/radar.png ）： + +![Radar Chart](assets/radar.png) + +### 雙演算法多維權衡分析（2-3 句）： +由雷達圖可以看出，**搜尋演算法中並無絕對完美的勝者，其選用取決於應用情境**。線性搜尋在「免排序度」與「實作簡意度」上取得滿分，極度適合資料量小且頻繁變動、不常查詢的場景。而二分搜尋雖需付出一次性排序的高昂開銷且實作較複雜，但它擁有完美的「大 N 速度」與「最壞比較優度」，最適合用於資料靜態不變、但需要極高頻率進行大規模檢索的唯讀系統中。 diff --git a/weeks/week-18/solutions/1114405020/TEST_LOG.md b/weeks/week-18/solutions/1114405020/TEST_LOG.md new file mode 100644 index 000000000..d2a93425b --- /dev/null +++ b/weeks/week-18/solutions/1114405020/TEST_LOG.md @@ -0,0 +1,165 @@ +# TEST_LOG.md (1114405020 - 范芯瑜) + +本記錄包含期末上機考 A、B、C 區所有 4 道題目的 TDD 紅綠燈測試 unittest 終端機輸出日誌。 + +--- + +## ❶ 第一題：資料清理 (Data Cleaning) + +### 🔴 TDD 紅燈測試 (Red Light) +* **命令**：`python3 -m unittest test_data_cleaning.py` +* **輸出**： +```text +E +====================================================================== +ERROR: test_data_cleaning (unittest.loader._FailedTest.test_data_cleaning) +---------------------------------------------------------------------- +ImportError: Failed to import test module: test_data_cleaning +Traceback (most recent call last): + File "/usr/lib/python3.14/unittest/loader.py", line 137, in loadTestsFromName + module = __import__(module_name) + File "/home/faxyu729/2026-python/weeks/week-18/solutions/1114405020/test_data_cleaning.py", line 2, in + from data_cleaning import clean_data +ModuleNotFoundError: No module named 'data_cleaning' + +---------------------------------------------------------------------- +Ran 1 test in 0.000s + +FAILED (errors=1) +``` + +### 🟢 TDD 綠燈測試 (Green Light) +* **命令**：`python3 -m unittest test_data_cleaning.py` +* **輸出**： +```text +..... +---------------------------------------------------------------------- +Ran 5 tests in 0.000s + +OK +``` + +--- + +## ❷ 第二題：凱撒密碼 (Caesar Cipher) + +### 🔴 TDD 紅燈測試 (Red Light) +* **命令**：`python3 -m unittest test_caesar.py` +* **輸出**： +```text +E +====================================================================== +ERROR: test_caesar (unittest.loader._FailedTest.test_caesar) +---------------------------------------------------------------------- +ImportError: Failed to import test module: test_caesar +Traceback (most recent call last): + File "/usr/lib/python3.14/unittest/loader.py", line 137, in loadTestsFromName + module = __import__(module_name) + File "/home/faxyu729/2026-python/weeks/week-18/solutions/1114405020/test_caesar.py", line 2, in + from caesar import encrypt_caesar +ModuleNotFoundError: No module named 'caesar' + +---------------------------------------------------------------------- +Ran 1 test in 0.000s + +FAILED (errors=1) +``` + +### 🟢 TDD 綠燈測試 (Green Light) +* **命令**：`python3 -m unittest test_caesar.py` +* **輸出**： +```text +..... +---------------------------------------------------------------------- +Ran 5 tests in 0.000s + +OK +``` + +--- + +## ❸ 第三題：任意進位數字根 (Digital Root) + +### 🔴 TDD 紅燈測試 (Red Light) +* **命令**：`python3 -m unittest test_digital_root.py` +* **輸出**： +```text +E +====================================================================== +ERROR: test_digital_root (unittest.loader._FailedTest.test_digital_root) +---------------------------------------------------------------------- +ImportError: Failed to import test module: test_digital_root +Traceback (most recent call last): + File "/usr/lib/python3.14/unittest/loader.py", line 137, in loadTestsFromName + module = __import__(module_name) + File "/home/faxyu729/2026-python/weeks/week-18/solutions/1114405020/test_digital_root.py", line 2, in + from digital_root import find_digital_root +ModuleNotFoundError: No module named 'digital_root' + +---------------------------------------------------------------------- +Ran 1 test in 0.000s + +FAILED (errors=1) +``` + +### 🟢 TDD 綠燈測試 (Green Light) +* **命令**：`python3 -m unittest test_digital_root.py` +* **輸出**： +```text +..... +---------------------------------------------------------------------- +Ran 5 tests in 0.000s + +OK +``` + +--- + +## ❹ 第四題：二分搜尋效能 (Search Performance) + +### 🔴 TDD 紅燈測試 (Red Light) +* **命令**：`python3 -m unittest test_search_perf.py` +* **輸出**： +```text +E +====================================================================== +ERROR: test_search_perf (unittest.loader._FailedTest.test_search_perf) +---------------------------------------------------------------------- +ImportError: Failed to import test module: test_search_perf +Traceback (most recent call last): + File "/usr/lib/python3.14/unittest/loader.py", line 137, in loadTestsFromName + module = __import__(module_name) + File "/home/faxyu729/2026-python/weeks/week-18/solutions/1114405020/test_search_perf.py", line 2, in + from search_perf import binary_search_perf, linear_search_perf +ModuleNotFoundError: No module named 'search_perf' + +---------------------------------------------------------------------- +Ran 1 test in 0.000s + +FAILED (errors=1) +``` + +### 🟢 TDD 綠燈測試 (Green Light) +* **命令**：`python3 -m unittest test_search_perf.py` +* **輸出**： +```text +.... +---------------------------------------------------------------------- +Ran 4 tests in 0.000s + +OK +``` + +--- + +## 🌟 最終所有題目的自動化測試聯合執行 — 全綠燈 (All PASS) +* **命令**：`python3 -m unittest test_data_cleaning.py test_caesar.py test_digital_root.py test_search_perf.py` +* **輸出**： +```text +................... +---------------------------------------------------------------------- +Ran 19 tests in 0.001s + +OK +``` +**期末上機考所有 4 個大題、19 項測試案例皆已 100% 通過綠燈驗收！** diff --git a/weeks/week-18/solutions/1114405020/assets/radar.png b/weeks/week-18/solutions/1114405020/assets/radar.png new file mode 100644 index 000000000..8c0838c85 Binary files /dev/null and b/weeks/week-18/solutions/1114405020/assets/radar.png differ diff --git a/weeks/week-18/solutions/1114405020/caesar-easy.py b/weeks/week-18/solutions/1114405020/caesar-easy.py new file mode 100644 index 000000000..3fb3435ab --- /dev/null +++ b/weeks/week-18/solutions/1114405020/caesar-easy.py @@ -0,0 +1,34 @@ +import sys + + +def encrypt_caesar(text: str, shift: int = 1) -> str: + """【AI 教學版】凱撒密碼加密 + + 包含詳細繁體中文註解，適合教學與初學者閱讀。 + """ + result = [] + for char in text: + # 處理大寫字母 + if "A" <= char <= "Z": + # ord(char) 取得字元的 ASCII 值，減去 'A' 基準點得到 0-25 的索引值 + # 加上位移量 (shift) 後對 26 取餘數以達到循環（例如 Z 往後移 1 變成 A） + # 最後加回 ord('A') 並用 chr() 轉換回英文字母字元 + shifted_index = (ord(char) - ord("A") + shift) % 26 + result.append(chr(shifted_index + ord("A"))) + # 處理小寫字母 + elif "a" <= char <= "z": + shifted_index = (ord(char) - ord("a") + shift) % 26 + result.append(chr(shifted_index + ord("a"))) + # 非英文字母直接原樣保留（標點符號、空格、中文、數字等） + else: + result.append(char) + return "".join(result) + + +if __name__ == "__main__": + # 透過 sys.stdin 讀取標準輸入，會自動分行且完美處理 EOF (Ctrl+D 或檔案結尾) + for line in sys.stdin: + # line 結尾可能包含換行符，先使用 rstrip 去除，加密後再用 write 輸出並補上一個換行 + clean_line = line.rstrip("\r\n") + encrypted = encrypt_caesar(clean_line, 1) # 學號末碼為 0，SHIFT = 1 + sys.stdout.write(encrypted + "\n") diff --git a/weeks/week-18/solutions/1114405020/caesar.py b/weeks/week-18/solutions/1114405020/caesar.py new file mode 100644 index 000000000..3c8e801e0 --- /dev/null +++ b/weeks/week-18/solutions/1114405020/caesar.py @@ -0,0 +1,29 @@ +import sys + + +def encrypt_caesar(text: str, shift: int = 1) -> str: + """凱撒密碼位移加密： + 1. 僅英文字母進行位移，其餘字元保留不變 + 2. 大寫英文字母 (A-Z) 在其範圍內循環 + 3. 小寫英文字母 (a-z) 在其範圍內循環 + """ + result = [] + for char in text: + if "A" <= char <= "Z": + # 轉換至 0-25 範圍進行位移，再轉回 ASCII + new_char = chr((ord(char) - ord("A") + shift) % 26 + ord("A")) + result.append(new_char) + elif "a" <= char <= "z": + # 轉換至 0-25 範圍進行位移，再轉回 ASCII + new_char = chr((ord(char) - ord("a") + shift) % 26 + ord("a")) + result.append(new_char) + else: + result.append(char) + return "".join(result) + + +if __name__ == "__main__": + # 處理多行輸入至 EOF + for line in sys.stdin: + # 去除結尾換行符號、加密、並重組輸出 + sys.stdout.write(encrypt_caesar(line.rstrip("\r\n"), 1) + "\n") diff --git a/weeks/week-18/solutions/1114405020/data_cleaning-easy.py b/weeks/week-18/solutions/1114405020/data_cleaning-easy.py new file mode 100644 index 000000000..3638a4c06 --- /dev/null +++ b/weeks/week-18/solutions/1114405020/data_cleaning-easy.py @@ -0,0 +1,25 @@ +def clean_data(nums: list[int], d: int) -> list[int]: + """【AI 教學版】資料清理 + + 此版本包含詳細的繁體中文註解，解釋每一步的設計與時間複雜度權衡。 + """ + # 輸入驗證：若除數小於 1 則拋出 ValueError，保護程式免於零除或非法運算 + if d < 1: + raise ValueError("除數 d 必須是大於或等於 1 的整數") + + # 步驟 1：去除重複（保留第一次出現的順序） + # 使用 seen (set) 達到 O(1) 的超快尋找速度，同時用 list 保存順序，整體複雜度為 O(n) + seen = set() + deduped = [] + for num in nums: + if num not in seen: + seen.add(num) + deduped.append(num) + + # 步驟 2：篩選能被 d 整除的數 + # 使用 Python 的 List Comprehension 寫法，乾淨且高效，複雜度為 O(n) + filtered = [num for num in deduped if num % d == 0] + + # 步驟 3：由小到大排序 + # Python 內建的 sorted 使用 Timsort 演算法，時間複雜度為 O(k log k)，其中 k ≦ n + return sorted(filtered) diff --git a/weeks/week-18/solutions/1114405020/data_cleaning.py b/weeks/week-18/solutions/1114405020/data_cleaning.py new file mode 100644 index 000000000..13eb0571e --- /dev/null +++ b/weeks/week-18/solutions/1114405020/data_cleaning.py @@ -0,0 +1,23 @@ +def clean_data(nums: list[int], d: int) -> list[int]: + """資料清理： + 1. 去除重複（保留第一次出現的順序） + 2. 只保留能被 d 整除的數 + 3. 由小到大排序 + 若 d < 1，拋出 ValueError。 + """ + if d < 1: + raise ValueError("d must be an integer >= 1") + + # 步驟 1: 去重保序 + seen = set() + deduped = [] + for num in nums: + if num not in seen: + seen.add(num) + deduped.append(num) + + # 步驟 2: 只保留能被 d 整除的數 + filtered = [num for num in deduped if num % d == 0] + + # 步驟 3: 由小到大排序 + return sorted(filtered) diff --git a/weeks/week-18/solutions/1114405020/digital_root-easy.py b/weeks/week-18/solutions/1114405020/digital_root-easy.py new file mode 100644 index 000000000..4a0e6d471 --- /dev/null +++ b/weeks/week-18/solutions/1114405020/digital_root-easy.py @@ -0,0 +1,44 @@ +import sys + + +def find_digital_root(x: int, base: int = 2) -> int: + """【AI 教學版】任意進位數字根 + + 含詳細繁體中文註解，詳細說明任意進位轉換及累加邏輯。 + """ + # 驗證輸入參數之合法性，防止系統錯誤 + if x < 0: + raise ValueError("輸入的數 x 必須是非負整數") + if base < 2: + raise ValueError("進位基底 base 必須大於或等於 2") + + # 0 在任何進位下的數字根皆為 0 + if x == 0: + return 0 + + # 重複進行各位數相加，直到 x 的值小於基底 base（即在該進位下已為個位數） + while x >= base: + temp_sum = 0 + temp_x = x + # 進行經典的進位拆解：除以 base 取餘數得到當前最低位數，再整除 base 往高位移動 + while temp_x > 0: + temp_sum += temp_x % base + temp_x //= base + x = temp_sum + + return x + + +if __name__ == "__main__": + # 讀取標準輸入，直到 EOF 為止 + for line in sys.stdin: + val_str = line.strip() + if not val_str: + continue + try: + val = int(val_str) + # 依學號（末兩碼 20，個位數 0）對照：base = 2 + result = find_digital_root(val, 2) + print(result) + except ValueError: + pass diff --git a/weeks/week-18/solutions/1114405020/digital_root.py b/weeks/week-18/solutions/1114405020/digital_root.py new file mode 100644 index 000000000..960c8b909 --- /dev/null +++ b/weeks/week-18/solutions/1114405020/digital_root.py @@ -0,0 +1,43 @@ +import sys + + +def find_digital_root(x: int, base: int = 2) -> int: + """計算任意進位下的數字根： + 1. 將非負整數 x 轉換為 base 進位，加總其各位數 + 2. 反覆此步驟直到結果在 base 進位下為一位數（即小於 base） + 3. 以十進位回傳最終數字根 + 若 x < 0 或 base < 2，拋出 ValueError。 + """ + if x < 0: + raise ValueError("x must be a non-negative integer") + if base < 2: + raise ValueError("base must be >= 2") + + if x == 0: + return 0 + + # 反覆加總各位數直到結果小於 base + while x >= base: + # 將 x 轉換為 base 進位的各位數加總 + temp_sum = 0 + temp_x = x + while temp_x > 0: + temp_sum += temp_x % base + temp_x //= base + x = temp_sum + + return x + + +if __name__ == "__main__": + # 處理多行輸入至 EOF + for line in sys.stdin: + val_str = line.strip() + if not val_str: + continue + try: + val = int(val_str) + # 學號末碼為 0，進位基底 base = 2 + print(find_digital_root(val, 2)) + except ValueError: + pass diff --git a/weeks/week-18/solutions/1114405020/plot.py b/weeks/week-18/solutions/1114405020/plot.py new file mode 100644 index 000000000..69a29d371 --- /dev/null +++ b/weeks/week-18/solutions/1114405020/plot.py @@ -0,0 +1,97 @@ +import os +import matplotlib +import numpy as np + +# 無視窗環境設定，必須在匯入 pyplot 之前設定 +matplotlib.use("Agg") +import matplotlib.pyplot as plt + +# 設定中文字型與解決負號顯示問題 +matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['WenQuanYi Zen Hei', 'Microsoft JhengHei', 'DejaVu Sans', 'sans-serif'] +matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False + + +def draw_radar_chart(): + # 建立輸出目錄 + base_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + assets_dir = os.path.join(base_dir, "assets") + os.makedirs(assets_dir, exist_ok=True) + + # 五個評估維度（依期末考 PDF 建議維度設計） + categories = [ + "Small N Speed\n(小 N 速度)", + "Large N Speed\n(大 N 速度)", + "No Pre-sorting\n(免排序度)", + "Simplicity\n(實作簡易度)", + "Worst-case Cmp\n(最壞比較優度)", + ] + N = len(categories) + + # 線性搜尋分數 (1-5 分) + # 小N快(5), 大N慢(1), 不需排序(5), 極簡單(5), 最壞情況比較多(1) + linear_scores = [5, 1, 5, 5, 1] + + # 二分搜尋分數 (1-5 分) + # 小N快(4), 大N極快(5), 需要先排序(1), 較複雜(3), 最壞情況比較少(5) + binary_scores = [4, 5, 1, 3, 5] + + # 雷達圖角度計算 + angles = [n / float(N) * 2 * np.pi for n in range(N)] + angles += angles[:1] # 閉合雷達圖 + + # 閉合分數資料 + linear_scores += linear_scores[:1] + binary_scores += binary_scores[:1] + + # 初始化繪圖 + fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 7), subplot_kw=dict(projection="polar")) + + # 設定極座標角度與標籤 + plt.xticks(angles[:-1], categories, color="grey", size=10) + + # 設定半徑限制與標籤 + ax.set_rlabel_position(0) + plt.yticks([1, 2, 3, 4, 5], ["1", "2", "3", "4", "5"], color="grey", size=8) + plt.ylim(0, 5) + + # 繪製與填充區域 + # Linear Search + ax.plot( + angles, + linear_scores, + linewidth=2, + linestyle="solid", + label="Linear Search", + color="#1f77b4", + ) + ax.fill(angles, linear_scores, color="#1f77b4", alpha=0.1) + + # Binary Search + ax.plot( + angles, + binary_scores, + linewidth=2, + linestyle="solid", + label="Binary Search", + color="#ff7f0e", + ) + ax.fill(angles, binary_scores, color="#ff7f0e", alpha=0.1) + + # 增加圖例與標題 + plt.title( + "Linear vs Binary Search Trade-offs\n(線性 vs 二分搜尋多維度雷達圖)", + size=12, + color="black", + y=1.1, + ) + plt.legend(loc="upper right", bbox_to_anchor=(0.1, 0.1)) + + # 存檔 + output_path = os.path.join(assets_dir, "radar.png") + plt.savefig(output_path, dpi=150, bbox_inches="tight") + plt.close() + print(f"[*] 雷達圖 {output_path} 繪製成功！") + + +if __name__ == "__main__": + draw_radar_chart() diff --git a/weeks/week-18/solutions/1114405020/search_perf.py b/weeks/week-18/solutions/1114405020/search_perf.py new file mode 100644 index 000000000..16b07f336 --- /dev/null +++ b/weeks/week-18/solutions/1114405020/search_perf.py @@ -0,0 +1,71 @@ +import time + + +def binary_search_perf(data: list, target) -> tuple[bool, int, int]: + """二分搜尋並計算比較次數： + 回傳 (是否找到, index, 比較次數) + """ + low = 0 + high = len(data) - 1 + cmp_count = 0 + + while low <= high: + mid = (low + high) // 2 + cmp_count += 1 + if data[mid] == target: + return True, mid, cmp_count + elif data[mid] < target: + low = mid + 1 + else: + high = mid - 1 + + return False, -1, cmp_count + + +def linear_search_perf(data: list, target) -> tuple[bool, int, int]: + """線性搜尋並計算比較次數： + 回傳 (是否找到, index, 比較次數) + """ + cmp_count = 0 + for i in range(len(data)): + cmp_count += 1 + if data[i] == target: + return True, i, cmp_count + return False, -1, cmp_count + + +if __name__ == "__main__": + # 產生大型升冪排序數列（規模大於 10^5） + # 大小為 100,000，皆為偶數 + data = list(range(0, 200000, 2)) + # 搜尋目標 K = 120 (學號末兩碼 20 -> K = 120) + target = 120 + + # 執行二分搜尋並回報比較次數與 index + found, idx, cmp_binary = binary_search_perf(data, target) + + if found: + print(f"FOUND {idx} cmp={cmp_binary}") + else: + print(f"NOT FOUND cmp={cmp_binary}") + + # 用時間量測線性搜尋的總耗時 + start_lin = time.perf_counter() + linear_search_perf(data, target) + end_lin = time.perf_counter() + t_linear = end_lin - start_lin + + # 用時間量測二分搜尋的總耗時 + start_bin = time.perf_counter() + binary_search_perf(data, target) + end_bin = time.perf_counter() + t_binary = end_bin - start_bin + + # 輸出耗時結果與結論 + print(f"linear : {t_linear:.6f} s") + print(f"binary : {t_binary:.6f} s") + + if t_binary < t_linear: + print("=> binary faster") + else: + print("=> linear faster") diff --git a/weeks/week-18/solutions/1114405020/test_caesar.py b/weeks/week-18/solutions/1114405020/test_caesar.py new file mode 100644 index 000000000..5f69e7f85 --- /dev/null +++ b/weeks/week-18/solutions/1114405020/test_caesar.py @@ -0,0 +1,35 @@ +import unittest +from caesar import encrypt_caesar + + +class TestCaesarCipher(unittest.TestCase): + def test_sample_1(self): + """測試範例測資 1 (SHIFT = 1) + Hello, NPU! -> If SHIFT=1: H->I, e->f, l->m, o->p, N->O, P->Q, U->V + Expected: Ifmmp, OQV! + """ + self.assertEqual(encrypt_caesar("Hello, NPU!", 1), "Ifmmp, OQV!") + + def test_sample_2(self): + """測試範例測資 2 (SHIFT = 1) + abc XYZ -> bcd YZA + Expected: bcd YZA + """ + self.assertEqual(encrypt_caesar("abc XYZ", 1), "bcd YZA") + + def test_circular_shift(self): + """測試大小寫字母循環邊界 (Z->A, z->a)""" + self.assertEqual(encrypt_caesar("Z", 1), "A") + self.assertEqual(encrypt_caesar("z", 1), "a") + + def test_non_alphabet_preserved(self): + """測試非英文字母保留原本字元""" + self.assertEqual(encrypt_caesar("1234!@#$ 澎湖", 1), "1234!@#$ 澎湖") + + def test_empty_string(self): + """測試空字串""" + self.assertEqual(encrypt_caesar("", 1), "") + + +if __name__ == "__main__": + unittest.main() diff --git a/weeks/week-18/solutions/1114405020/test_data_cleaning.py b/weeks/week-18/solutions/1114405020/test_data_cleaning.py new file mode 100644 index 000000000..2e09e0e7d --- /dev/null +++ b/weeks/week-18/solutions/1114405020/test_data_cleaning.py @@ -0,0 +1,42 @@ +import unittest +from data_cleaning import clean_data + + +class TestDataCleaning(unittest.TestCase): + def test_sample_1(self): + """測試範例測資 1 (學號末碼 0，D = 2) + 輸入: 4 7 4 2 9 2 6 7, D = 2 + 1. 去重保序: 4 7 2 9 6 + 2. D=2 整除: 4 2 6 + 3. 升冪排序: 2 4 6 + """ + self.assertEqual(clean_data([4, 7, 4, 2, 9, 2, 6, 7], 2), [2, 4, 6]) + + def test_sample_2_none(self): + """測試範例測資 2 (無偶數符合) + 輸入: 1 3 5, D = 2 + 結果應該為空數列 [] + """ + self.assertEqual(clean_data([1, 3, 5], 2), []) + + def test_negative_numbers(self): + """測試 Edge Case：包含負數與能被 2 整除的數 + 輸入: -8, 12, -8, 16, 5, 0, D = 2 + 結果: [-8, 0, 12, 16] + """ + self.assertEqual(clean_data([-8, 12, -8, 16, 5, 0], 2), [-8, 0, 12, 16]) + + def test_empty_input(self): + """測試 Edge Case：空數列""" + self.assertEqual(clean_data([], 2), []) + + def test_invalid_divisor(self): + """測試例外處理：D < 1 應拋出 ValueError""" + with self.assertRaises(ValueError): + clean_data([1, 2, 3], 0) + with self.assertRaises(ValueError): + clean_data([1, 2, 3], -1) + + +if __name__ == "__main__": + unittest.main() diff --git a/weeks/week-18/solutions/1114405020/test_digital_root.py b/weeks/week-18/solutions/1114405020/test_digital_root.py new file mode 100644 index 000000000..c29c97a1b --- /dev/null +++ b/weeks/week-18/solutions/1114405020/test_digital_root.py @@ -0,0 +1,37 @@ +import unittest +from digital_root import find_digital_root + + +class TestDigitalRoot(unittest.TestCase): + def test_zero(self): + """測試 Edge Case: x = 0 應該回傳 0""" + self.assertEqual(find_digital_root(0, 2), 0) + + def test_sample_8(self): + """測試 x = 8, base = 2 + 8 in bin is 1000 -> sum is 1. Expected: 1 + """ + self.assertEqual(find_digital_root(8, 2), 1) + + def test_sample_63(self): + """測試 x = 63, base = 2 + 63 in bin is 111111 -> sum is 6 + 6 in bin is 110 -> sum is 2 + 2 in bin is 10 -> sum is 1. Expected: 1 + """ + self.assertEqual(find_digital_root(63, 2), 1) + + def test_large_number(self): + """測試大數 Edge Case: x = 10^9, base = 2""" + self.assertEqual(find_digital_root(10**9, 2), 1) + + def test_invalid_input(self): + """測試例外處理: 負數或無效 base 拋出 ValueError""" + with self.assertRaises(ValueError): + find_digital_root(-5, 2) + with self.assertRaises(ValueError): + find_digital_root(10, 1) + + +if __name__ == "__main__": + unittest.main() diff --git a/weeks/week-18/solutions/1114405020/test_search_perf.py b/weeks/week-18/solutions/1114405020/test_search_perf.py new file mode 100644 index 000000000..c09ed816d --- /dev/null +++ b/weeks/week-18/solutions/1114405020/test_search_perf.py @@ -0,0 +1,41 @@ +import unittest +from search_perf import binary_search_perf, linear_search_perf + + +class TestSearchPerf(unittest.TestCase): + def test_binary_search_found(self): + """測試二分搜尋成功找到目標""" + data = list(range(0, 1000, 2)) # 0, 2, 4, ..., 998 + # 搜尋 120 (應在 index 60) + found, idx, cmp = binary_search_perf(data, 120) + self.assertTrue(found) + self.assertEqual(idx, 60) + self.assertGreater(cmp, 0) + + def test_binary_search_not_found(self): + """測試二分搜尋找不到目標""" + data = list(range(0, 1000, 2)) + # 搜尋 121 (奇數，不存在) + found, idx, cmp = binary_search_perf(data, 121) + self.assertFalse(found) + self.assertEqual(idx, -1) + self.assertGreater(cmp, 0) + + def test_linear_search_found(self): + """測試線性搜尋成功找到目標""" + data = list(range(0, 1000, 2)) + found, idx, cmp = linear_search_perf(data, 120) + self.assertTrue(found) + self.assertEqual(idx, 60) + self.assertEqual(cmp, 61) # 線性搜尋到 index 60 需要 61 次比較 + + def test_empty_list(self): + """測試空列表的邊界情況""" + found, idx, cmp = binary_search_perf([], 120) + self.assertFalse(found) + self.assertEqual(idx, -1) + self.assertEqual(cmp, 0) + + +if __name__ == "__main__": + unittest.main()