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  • 怎样对算法进行测试
    千次阅读
    2021-08-27 16:18:11

    一:简介

    算法:

    什么是算法:

    算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。

    算法的五大特征:

    1.有穷性(Finiteness)

    算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止;

    2.确切性(Definiteness)

    算法的每一步骤必须有确切的定义;

    3.输入项(Input)

    一个算法有0个或多个输入,以刻画运算对象的初始情况,所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件;

    4.输出项(Output)

    一个算法有一个或多个输出,以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的;

    5.可行性(Effectiveness)

    算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行的操作步骤,即每个计算步骤都可以在有限时间内完成(也称之为有效性)。

    算法的应用:

    算法项目的介绍

    https://www.tapd.cn/21766011/markdown_wikis/show/#1121766011001011005

    二:算法测试

    1.测试的痛点

    a.现阶段的测试主要还是基于业务层面,验证最终的数据结果是否满足业务需求,无法验证算法内部逻辑,算法的效果无法分析

    b.对算法实现的不理解

    c.对整个算法开发,如:算法的设计,建模,训练,测试均未加入其中

    d.如何选择最优算法

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    千次阅读 2021-05-15 16:08:51
    因项目需要,我从上半年开始接触算法测试。下面主要对于算法测试的类型和方法这里做一下总结。在项目中,所接触算法测试的类型主要包括如下图所示的几个方面: 一,算法模型 根据之前的调研,在测试阶段,对于新...

    因项目需要,我从上半年开始接触算法测试。下面主要对于算法测试的类型和方法这里做一下总结。在项目中,所接触算法测试的类型主要包括如下图所示的几个方面:

    一,算法模型
    根据之前的调研,在测试阶段,对于新采用的算法模型,比如协同过滤,机器学习算法等的测试,很多项目上只是回归下功能和流程,不对具体的算法模型进行评测;一般会通过线上或者灰度发布的推荐效果来评测算法模型。
    那么,在测试阶段有没有什么方案可以评测算法模型呢?当然有,但是要结合项目情况,具体问题具体分析。
    以下是我们在一次大改版中的实践:

    1. 首先需要制定评测标准,和产品方沟通后了解他们的期望,并把产品方的期望量化成一条条评测的约束条件
    2. 然后约定通过测试的标准即:算法结果能满足约束条件的最低比例
    3. 最后准备测试数据,统计计算结果能达到各项约束条件的比例

    具体实现方案可参考下面:

     

    二,需求规则

    项目中的算法任务,往往包含一些明确的需求规则。比如一个推荐给用户的内容列表,可能要求:分页加载过程中内容不能有重复;过滤掉屏蔽的或者特定的内容;按照某个字段大小排序;推荐总数量的限制等等。

    对于这些比较明确的规则,我们一般通过接口来测试,可以调用算法的接口或者直接调用服务端的接口,对返回结果校验是否符合规则;如果符合则通过,不符合则不通过。比如,以下是验证推荐过滤规则的一个接口用例的例子:

     

    三,算法数据
    算法的测试的过程中,我们往往需要接触到一些算法计算的结果数据,比如资源的热度分,或者相似度分数等。这些数据一般通过算法计算后存放到数据库中,很多情况会回流到服务端数据库中。
    对于这些数据的测试,可直接从数据库表中取数据校验,主要测试两个方面,以热度分为例:

    1. 检查热度分的结果,是否符合热度计算的规则;
    2. 检查数值本身的规范,比如不能为负数;保留小数点几位等。


    四,功能测试
    在项目中,算法任务有时也会和一些客户端的功能相结合,举几个例子

    1. 负反馈过滤如用户选择不喜欢后不再出现;
    2. 曝光过滤如规定出现几次后不再出现;
    3. 刷新规则如规定刷新后推荐数据的变化;
    4. 还有一些如关注等操作后对于算法的实时影响等。

    对于这部分的测试,我们一般和客户端的功能测试结合起来,手动操作客户端,并检查后续反馈的算法结果。


    五,推荐效果的测试
    推荐算法的效果一般有推荐准确率、召回率等指标。离线的推荐算法效果的评测,一般会把线上用户已有的操作数据,按照一定比例分为两部分,大部分用于算法的输入数据,通过算法得到推荐结果,再利用剩下的小部分数据来检验推荐效果。但是,实际项目中,往往存在已有操作数据量不够大、用户未看到真实推荐等因素,导致离线效果评测的不准确,难以信服。
    所以项目中,一般在算法上线后,通过实际线上数据的点击率、uv点击率、次日回访率等指标来衡量推荐算法的效果。而具体的评测,一般通过ABTest来对比算法的效果。
    首先,简单介绍下ABTest的引入实现:,

    1. 给每个算法定义一个算法id;
    2. 确定分流方式,比如随机分流或者用户分流等;
    3. 确定每个算法之间的分流百分比;
    4. 根据用户id或者设备id等通过一定算法计算得到一个分流分数;
    5. 根据分流分数和分类百分比,来确定采用的算法id。

    然后,经过埋点统计等,可以计算得到每个算法对应的点击率等指标,统计结果可记录如下例子:


    刚开始接手ABTest的报告,我们是采用手动统计的方式,然而在这些指标数据已经存放到数据库的情况下,每次的统计其实是手动把数据填到表格中并计算变化比例,大部分都是重复劳动。于是,做了一个自动生成ABTest报告的工具,减少QA的工作量。如下图所示:

    选择指标,算法和时间后,即可得到下图的结果:


    六,降级方案及性能优化
    算法的引入有可能会带来一些性能问题,为了保证服务质量,一般会设计针对特定场景的降级方案。目前我所接触到的降级方案主要以设置缓存为主,包括两个层次:

    1. 算法缓存,针对实时性要求不强的场景,比如搜索算法,设定缓存的关键字或者具体资源,以及缓存时间等;
    2. 服务端缓存,针对有性能问题的算法接口,服务端做的缓冲,在算法服务取数据失败的情况下,依然可以正常提供给用户数据,比如缓存第一页数据,缓冲热门内容等。

    那么,针对降级方案的测试,主要从以下几个方面开展:

    1. 针对服务端缓存,可以手动停止算法服务,查看服务端是否切换到缓冲;
    2. 不管是算法缓存还是服务端缓存,都可以准备缓存数据,模拟用户可到达的缓存场景,验证方案
    3. 功能和流程的回归测试,不管做了哪种降级方案,都需要保证原有产品的功能
    4. 性能测试,显然,针对有性能问题的接口,在做了缓存之后性能会大幅提高,比如下图是个算法接口压测的例子,可以看出:同一环境和并发数的情况下,前几分钟性能较差,后几分钟开始走缓存了,TPS明显升高,RT降低:


    当然,还有一些其他的性能优化的任务的测试,关于具体性能测试这里就不展开论述了,相信很多童鞋都比我有经验。


    七,接口联调
    在项目中,服务端接口和算法接口往往是独立的模块,对于前端的请求,服务端需要调用算法接口,再返回给前端。因此,在这条链路里,服务端和算法的接口联调也是很重要的部分。
    对于这部分的测试,往往需要具体问题具体分析,这里总结两个测试方向:

    1. 造算法数据,因为在测试阶段,受到测试数据等限制,往往不能完全模拟线上的链路环境,因此,需要我们造一些算法数据来测试;
    2. 接口健壮性的测试,比如做一些异常测试,保障链路的通畅。

    《2021测试开发各大机构最新全套教程》:https://pan.baidu.com/s/17jkyGn-Wm-zC6QQLkWjrsw 
      提取码:o94n 

     

    展开全文
  • 一个简单遗传算法,用一个测试问题测试,到到得结果比较好
  • 群智能算法测试函数

    2017-01-04 21:53:52
    Ackley,Alpine,Bohachevsky,Bohachevsky2,Goldstein_price,Griewank,Hyper_ellipsoid,Quadric_Noise,Rastrigrin,基于MATLAB实现,群智能算法实现,内有调用说明
  • 算法性能测试工具

    千次阅读 2022-01-21 20:33:14
    用clock()函数测试程序运行时间,以此来评估算法性能

    前言

    “Algorithm+Data Structures=Programs”——瑞士计算机科学家尼古拉斯·沃斯

    算法无处不在,算法是程序的灵魂,而数据结构则是程序的骨架,二者共同构成了程序

    那么如何评估算法的性能呢?理论上可以通过计算时间复杂度的方法来评估,但这是理性的认识

    我们还有一种直观的评估方法,那就是程序执行的时间。

    工具

    C/C++库函数中的time.h/ctime库中的clock()函数

    模板

    #include<iostream>
    #include<ctime>
    using namespace std;

    clock_t  start_time = clock();
    { 算  法  代  码   块 };
     clock_t  end_time = clock();
     cout<< (double)(end_time - start_time) / CLOCKS_PER_SEC <<"秒";

    说明

    clock()函数返回类型为clock_t(实际上是long类型),它返回从开启某个程序进程到再次调用clock()函数之间的CPU时钟计时单元(时钟周期)。

    CLOCKS_PER_SEC是标准库中所定义的宏,表示每1秒CPU时钟计时单元(时钟周期)的个数

    end_time - start_time 表示该程序执行期间CPU时钟计时单元(时钟周期)的总个数,除以每秒钟CPU时钟计时单元(时钟周期),即可得到程序实际运行时间,返回的单位是毫秒。

    测试

    分别测试选择排序算法和C++中的sort()函数的算法性能,测试数据由随机数生成。

    #include<iostream>
    #include<algorithm> 
    #include<ctime>
    using namespace std;
    //选择排序 
    void SelectSort(int a[],int n){
    	for(int i=0;i<n;i++){
    		int min_index=i;
    		for(int j=i+1;j<n;j++)
    			if(a[j]<a[min_index])
    			  min_index=j;
    		swap(a[i],a[min_index]);	
    	}
    }
    //随机数组 
    int* RandomArray(int n,int rangeL,int rangeR){
    	int *arr=new int[n];//创建一个大小为n的数组 
    	srand(time(NULL));//以时间为"种子"产生随机数 
    	for(int i=0;i<n;i++){
    		arr[i]=rand()%(rangeR-rangeL+1)+rangeL;//生成指定区间[rangeL,rangeR]里的数 
    	}
    	return arr;
    }
    int main(){
    	int n;
    	cout<<"请输入数据规模n: ";cin>>n;
    	int *arr1,*arr2;
    	arr1=RandomArray(n,0,10000);
    	arr2=arr1; 
    	clock_t start_time1=clock();
    	SelectSort(arr1,n);//选择排序算法 
    	clock_t end_time1=clock();
    	cout<<"选择排序耗时:"<<(double)(end_time1-start_time1)/CLOCKS_PER_SEC<<"秒"<<endl;
    	clock_t start_time2=clock();
    	sort(arr2,arr2+n);//C++中sort()排序函数,底层为优化的快速排序算法 
    	clock_t end_time2=clock();
    	cout<<"优化快排耗时:"<<(double)(end_time2-start_time2)/CLOCKS_PER_SEC<<"秒"<<endl; 
    	return 0;
    } 

    测试结果

    watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBAQXJpY2wu,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16

     watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBAQXJpY2wu,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16

     测试结果分析

    通过对比可知,在数据规模相同的情况下,C++sort()排序算法的性能远远远远优于选择排序。

    我们能从数据上直观的看到数据规模的增长所带来的运行时间的加长,数据规模由10000变为100000,扩大了10倍,那么根据时间复杂度的分析,选择排序的算法时间会扩大100倍左右,而sort()排序函数则会扩大10倍左右,由测试结果看出,确实如此。

    因为选择排序算法的时间复杂度为O(n^2),而C++sort()排序函数的底层实现原理是快速排序算法,而且是优化的快速排序,系统会根据数据形式和数据量自动选择合适的排序方法。它每次排序中不只选择一种方法,比如给一个数据量较大的数组排序,开始采用快速排序,分段递归,分段之后每一段的数据量达到一个较小值后它就不继续往下递归,而是选择插入排序,如果递归的太深,他则会选择堆排序,时间复杂度为O(nlogn)。可见C++中sort()排序算法性能之强悍!(呐喊)

    watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBAQXJpY2wu,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16

     

    算法之路,道阻且长,一起加油吧!

     

     

    展开全文
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