Contagem da frequência de palavras em C++ com 4 estruturas de dados e comparação de desempenho
50K+
Esta imagem contém uma aplicação em C++ para contagem de frequência de palavras em textos. O projeto foi desenvolvido para a disciplina de Estruturas de Dados Avançadas e compara o desempenho de quatro diferentes estruturas de dados:
A imagem Docker foi criada usando uma construção multi-stage para garantir um ambiente de execução leve e otimizado, contendo apenas o necessário para rodar a aplicação.
A maneira mais simples de começar é puxando a imagem do Docker Hub e executando-a.
Puxe a imagem:
docker pull williansilva51/dictionary
Execute o contêiner:
Por padrão, o comando executará a análise no arquivo domcasmurro.txt com todas as estruturas de dados.
docker run williansilva51/dictionary
Você pode passar argumentos para o contêiner para escolher a estrutura de dados e o arquivo de texto a ser analisado.
Sintaxe:
docker run williansilva51/dictionary <estrutura> <arquivo.txt>
Argumentos:
<estrutura>: O tipo de dicionário a ser usado. Opções:
avl: Árvore AVLrbt: Árvore Rubro-Negrachash: Tabela Hash com Encadeamentoohash: Tabela Hash com Endereçamento Abertoall: Executa e compara todas as quatro estruturas.<arquivo.txt>: O nome do arquivo de texto. A imagem já inclui os seguintes arquivos: bible.txt, domcasmurro.txt, donquijote.txt, lupin.txt, metamorphosis.txt e mobydick.txt.
Exemplo:
# Executar com a Árvore Rubro-Negra no arquivo bible.txt
docker run williansilva51/dictionary rbt bible.txt
Para analisar seus próprios arquivos .txt, você pode usar volumes do Docker para mapear um diretório local para o contêiner.
Comando:
docker run --rm \
-v "$(pwd)/entrada:/app/files" \
-v "$(pwd)/out:/app/out" \
williansilva51/dictionary all seu_arquivo.txt
Nota: Neste exemplo, o diretório
entradana sua máquina local será mapeado para o diretório/app/filesdentro do contêiner, e a saída será salva no diretórioout.
Content type
Image
Digest
sha256:6aac33001…
Size
29.9 MB
Last updated
10 months ago
docker pull williansilva51/dictionary