So sánh trải nghiệm mua sắm trực tuyến
Giờ là lúc cảm nhận sức mạnh của hiệu quả thuật toán! Chạy đoạn mã đã cho và so sánh hiệu năng của bốn thuật toán khác nhau (bubble sort và linear search, cũng như quick sort và binary search).
Không cần viết mã. Chỉ cần chỉnh một tham số và xem chúng hoạt động ra sao trong các điều kiện khác nhau. Hãy thay đổi tham số ở đầu có tên num_items. (Tham số này mô phỏng số lượng mặt hàng trong một danh mục mua sắm trực tuyến).
Chạy mã, so sánh kết quả và để ý khi tăng từ 1000 lên 10000, một lựa chọn mất nhiều thời gian hơn lựa chọn còn lại đến mức nào.
Hãy tưởng tượng trải nghiệm sẽ tốt (tức là nhanh) hơn bao nhiêu với một cặp thuật toán này so với cặp kia nếu bạn đang sắp xếp danh sách sản phẩm theo giá trên một trang thương mại điện tử.
Bài tập này là một phần của khóa học
Các Khái Niệm trong Khoa Học Máy Tính
Hướng dẫn bài tập
- Thay đổi
num_itemsthành bất kỳ con số nào bạn muốn so sánh. (ví dụ: giả sử www.amazon.com có 1.000 mặt hàng, đặtnum_items = 1000).
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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)