EmpezarEmpieza gratis

Compara la experiencia de compra online

¡Ahora, experimenta el poder de la eficiencia de los algoritmos! Ejecuta el código proporcionado y compara el rendimiento de cuatro algoritmos diferentes (bubble sort y linear search, así como quick sort y binary search).

No necesitas programar. Ajusta un parámetro y observa cómo se comportan en distintas condiciones. Cambia el parámetro de la parte superior llamado num_items. (Este parámetro simula cuántos artículos hay en un catálogo de compras online).

Ejecuta el código, compara los resultados y fíjate en cómo, al aumentar de 1000 a 10000, una opción tarda mucho más que la otra.

Imagina lo mucho que mejoraría (es decir, sería más rápida) la experiencia con uno de estos pares de algoritmos frente al otro si estuvieras ordenando una lista de artículos por precio en un sitio de comercio electrónico online.

Este ejercicio forma parte del curso

Conceptos de informática

Ver curso

Instrucciones del ejercicio

  • Cambia num_items al número que quieras comparar. (Ej.: imagina que www.amazon.com tiene 1.000 artículos, pon num_items = 1000).

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# Change this parameter
num_items = 1000

####### Leave the code below this line alone ########
catalog = [random.randint(0, num_items) for _ in range(num_items)]
total_time_bubble_linear = time_bubble_sort_and_linear_search(catalog)
catalog = [random.randint(0, num_items) for _ in range(num_items)]
total_time_quick_binary = time_quick_sort_and_binary_search(catalog)

df = pd.DataFrame({"Method": ["Bubble Sort + Linear Search", "Quick Sort + Binary Search"],
                   "Total Time (seconds)": [total_time_bubble_linear, total_time_quick_binary]})
print(df)
Editar y ejecutar código