from utils.algo_context import AlgoContext
from utils.algo_array import Array
from vorlesung.L05_binaere_baeume.bin_tree import BinaryTree


def analyze_complexity(sizes):
    import random
    sizes = list(sizes)
    # Alle Elemente vorab erzeugen – Baum wird inkrementell aufgebaut statt
    # für jede Größe neu, dadurch O(n log n) statt O(n²) Gesamtaufwand.
    elements = random.sample(range(max(sizes) * 10), max(sizes))
    ctx = AlgoContext()
    tree = BinaryTree(ctx)
    prev = 0
    for size in sizes:
        for i in range(prev, size - 1):   # Warm-up: ohne Messung einfügen
            tree.insert(elements[i])
        ctx.reset()
        tree.insert(elements[size - 1])   # gemessener Insert
        ctx.save_stats(size)
        prev = size

    ctx.plot_stats(["comparisons"])


if __name__ == "__main__":
    sizes = range(10, 501, 10)
    analyze_complexity(sizes)