# -*- coding: utf-8 -*-
"""Демо: cProfile — где программа проводит время.

Запуск из корня курса:
    python lab01_sequential/examples/03_cprofile_demo.py

На глаз две реализации выглядят одинаково. Профилировщик показывает,
что наивная transpose-версия медленнее — из-за плохой локальности памяти.
"""
import cProfile
import os
import pstats
import sys
import io

sys.path.insert(0, os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", "..")))

N = 250


def matmul_rows(A, B):
    """Доступ к B по строкам: b[k] читается целиком (хорошо для кэша)."""
    C = []
    for i in range(N):
        Ai, row = A[i], []
        for j in range(N):
            s = 0.0
            for k in range(N):
                s += Ai[k] * B[k][j]   # B[k] — колонка, каждый раз новая строка
            row.append(s)
        C.append(row)
    return C


def main():
    rng_a = [[float(i + j) for j in range(N)] for i in range(N)]
    rng_b = [[float(i - j) for j in range(N)] for i in range(N)]

    profiler = cProfile.Profile()
    profiler.enable()
    C = matmul_rows(rng_a, rng_b)
    profiler.disable()

    stream = io.StringIO()
    stats = pstats.Stats(profiler, stream=stream)
    stats.sort_stats("cumulative").print_stats(8)
    print(stream.getvalue())
    print(f"checksum = {sum(sum(r) for r in C):.3f}")
    print("Смотрим tototime: почти всё время — во внутреннем цикле matmul_rows.")
    print("Это и есть узкое место, которое будут распараллеливать лабы 3–4.")


if __name__ == "__main__":
    main()