Çevrim İçi Alışveriş Deneyimini Karşılaştır
Şimdi algoritma verimliliğinin gücünü deneyimle! Verilen kodu çalıştır ve dört farklı algoritmanın (bubble sort ve linear search ile quick sort ve binary search) performansını karşılaştır.
Kod yazman gerekmiyor. Bir parametreyi değiştir ve farklı koşullar altında nasıl davrandıklarını gör. En üstteki num_items adlı parametreyi değiştir. (Bu parametre, çevrim içi bir alışveriş kataloğunda kaç öğe olduğunu simüle eder).
Kodu çalıştır, sonuçları karşılaştır ve 1000'den 10000'e çıkardıkça bir seçeneğin diğerine göre ne kadar daha uzun sürdüğüne dikkat et.
Bir e-ticaret sitesinde ürünleri fiyata göre sıraladığını düşün: Bu algoritma çiftlerinden birinin diğerine göre deneyimi ne kadar daha iyi (yani daha hızlı) hale getireceğini hayal et.
Bu egzersiz
Bilgisayar Biliminde Kavramlar
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- Karşılaştırmak istediğin herhangi bir sayıya
num_itemsdeğerini değiştir. (ör.: www.amazon.com'da 1.000 öğe olduğunu hayal et,num_items = 1000yap).
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# 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)