เปรียบเทียบประสบการณ์การช้อปปิ้งออนไลน์
ลองสัมผัสความแตกต่างด้านประสิทธิภาพของอัลกอริทึมด้วยตัวเอง! รันโค้ดที่เตรียมไว้แล้วเปรียบเทียบประสิทธิภาพของอัลกอริทึม 4 แบบ ได้แก่ bubble sort และ linear search เทียบกับ quick sort และ binary search
ไม่ต้องเขียนโค้ดเพิ่มเติม เพียงปรับพารามิเตอร์ที่ชื่อ num_items ที่ด้านบนของโค้ด (พารามิเตอร์นี้จำลองจำนวนสินค้าในแคตาล็อกร้านค้าออนไลน์)
รันโค้ดแล้วเปรียบเทียบผลลัพธ์ โดยสังเกตว่าเมื่อเพิ่มจำนวนจาก 1000 เป็น 10000 แต่ละตัวเลือกใช้เวลานานขึ้นแตกต่างกันมากแค่ไหน
ลองนึกภาพว่าหากใช้อัลกอริทึมคู่ที่ดีกว่าในการเรียงลำดับสินค้าตามราคาบนเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ ประสบการณ์การใช้งานจะรวดเร็วขึ้นได้มากเพียงใด
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
แนวคิดในวิทยาการคอมพิวเตอร์
คำแนะนำการฝึกหัด
- เปลี่ยนค่า
num_itemsเป็นตัวเลขที่ต้องการเพื่อเปรียบเทียบ (เช่น สมมติว่า www.amazon.com มีสินค้า 1,000 รายการ ให้กำหนดnum_items = 1000)
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# 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)