{"id":26462288,"url":"https://github.com/inanyan/uni-async-1","last_synced_at":"2025-10-08T06:44:55.864Z","repository":{"id":281856599,"uuid":"935957252","full_name":"InAnYan/uni-async-1","owner":"InAnYan","description":"Report and code for Lab #1 for university discipline 1-123-5","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2025-03-11T13:34:51.000Z","size":10,"stargazers_count":0,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":1,"default_branch":"main","last_synced_at":"2025-03-19T05:48:27.355Z","etag":null,"topics":[],"latest_commit_sha":null,"homepage":null,"language":"Java","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":null,"status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/InAnYan.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":null,"code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null}},"created_at":"2025-02-20T09:49:06.000Z","updated_at":"2025-03-11T13:34:54.000Z","dependencies_parsed_at":"2025-03-11T14:46:54.749Z","dependency_job_id":null,"html_url":"https://github.com/InAnYan/uni-async-1","commit_stats":null,"previous_names":["inanyan/uni-async-1"],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"purl":"pkg:github/InAnYan/uni-async-1","repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/InAnYan%2Funi-async-1","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/InAnYan%2Funi-async-1/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/InAnYan%2Funi-async-1/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/InAnYan%2Funi-async-1/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/InAnYan","download_url":"https://codeload.github.com/InAnYan/uni-async-1/tar.gz/refs/heads/main","sbom_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/InAnYan%2Funi-async-1/sbom","scorecard":null,"host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":278903015,"owners_count":26065786,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2022-07-04T15:15:14.044Z","status":"online","status_checked_at":"2025-10-08T02:00:06.501Z","response_time":56,"last_error":null,"robots_txt_status":"success","robots_txt_updated_at":"2025-07-24T06:49:26.215Z","robots_txt_url":"https://github.com/robots.txt","online":true,"can_crawl_api":true,"host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":[],"created_at":"2025-03-19T05:48:30.994Z","updated_at":"2025-10-08T06:44:55.827Z","avatar_url":"https://github.com/InAnYan.png","language":"Java","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# Звіт з виконання Лабораторної роботи №1 з дисципліни 1-123-5\n\n**Дисципліна**: Асинхронне і багатопотокове програмування.\n\n**Роботу виконав**: Попов Руслан Олександрович, гр. КІ-23-1.\n\n## Умови\n\n1. Створити колекцію із 10 мільйонів випадкових цілих значень в діапазоні від 1 до 100.\n2. Виконати обробку за допомогою Stream API (кожне завдання реалізувати окремим методом для подальшого використання в бенчмарку з пункту 4):\n    - Знайти суму елементів у колекції.\n    - Знайти середнє значення елементів колекції.\n    - Знайти стандартне відхилення.\n    - Помножити на 2 кожен елемент вихідної колекції.\n    - Відфільтрувати елементи колекції, залишивши лише парні значення, які діляться на 3 без остачі.\n3. Повторити ті самі дії за допомогою parallel stream.\n4. Оцінити затрачений час на кожну задачу з пп. 2-3 за допомогою JMH ([Java Microbenchmark Harness](https://github.com/openjdk/jmh)).\n    - Методи бенчмарків не повинні бути void, потрібно повертати обчислені значення або іншим способом запобігти оптимізації невикористовуваних значень.\n5. Навести порівняльну таблицю продуктивності Stream API та parallel stream у звіті.\n6. Додати у звіт посилання на Git-репозиторій з кодом або надати код в архіві.\n\n## Результати\n\n### Повна інформація\n\n| Stream Type     | Method             |   Tests count | Time of one operation (ms) |\n|:----------------|:-------------------|--------------:|---------------------------:|\n| Java Stream     | Average (method 1) |            20 |                     42.871 |\n| Java Stream     | Average (method 2) |            20 |                     50.833 |\n| Java Stream     | Filtering          |            20 |                     41.347 |\n| Java Stream     | Standard deviation |            20 |                     50.098 |\n| Java Stream     | Sum                |            20 |                     39.955 |\n| Java Stream     | Multiply by 2      |            20 |                    112.319 |\n| Parallel Stream | Average (method 1) |            20 |                     19.149 |\n| Parallel Stream | Average (method 2) |            20 |                     19.623 |\n| Parallel Stream | Filtering          |            20 |                      8.826 |\n| Parallel Stream | Standard deviation |            20 |                     25.572 |\n| Parallel Stream | Sum                |            20 |                     19.015 |\n| Parallel Stream | Multiply by 2      |            20 |                     71.216 |\n\n### Групування по типу `Stream` та задачі для час виконання операції\n\n| Stream Type     |   Average (method 1) |   Average (method 2) |   Filtering |   Multiply by 2 |   Standard deviation |    Sum |\n|:----------------|---------------------:|---------------------:|------------:|----------------:|---------------------:|-------:|\n| Java Stream     |               42.871 |               50.833 |      41.347 |         112.319 |               50.098 | 39.955 |\n| Parallel Stream |               19.149 |               19.623 |       8.826 |          71.216 |               25.572 | 19.015 |% \n\n### Порівняння часу виконання у різних `Stream`'ах\n\n| Stream Type     |    mean |     std |\n|:----------------|--------:|--------:|\n| Java Stream     | 56.2372 | 27.848  |\n| Parallel Stream | 27.2335 | 22.2121 |\n\n### Аналіз\n\n$$ H_0 : \\mu_p = \\mu_j $$\n$$ H_a : \\mu_p \u003c \\mu_j $$\n\nОбчислимо двовибірковий Z-тест (з граничним значенням $\\alpha = 0.05$):\n\n$$ Z = \\frac{\\mu_p - \\mu_j}{\\sqrt{\\frac{\\sigma_p^2}{n_p} + \\frac{\\sigma_j^2}{n_j}}} = \\frac{27.2335 - 56.2372}{\\sqrt{\\frac{22.2121^2}{120} + \\frac{27.848^2}{120}}} \\approx -8.91 $$\n\n*Коментар: $\\approx$ тут впринципі не має сенсу, оскільки обчислення вже мають похибку та округлення*.\n\nЗначенню $ Z = -8.91 $ відповідає дуже (дуже) маленьке значення $ p $.\n\n$ p \u003c \\alpha $, отже, можемо, *прости господи навіщо я це роблю*, відхилити нульову гіпотезу.","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Finanyan%2Funi-async-1","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Finanyan%2Funi-async-1","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Finanyan%2Funi-async-1/lists"}