比較線上購物體驗
現在就體驗演算法效率的威力！執行提供的程式碼，並比較四種不同演算法的效能（氣泡排序與線性搜尋，以及快速排序與二元搜尋）。
不需要寫程式。只要調整一個參數，看看在不同條件下它們的表現如何。請變更頂端名為 num_items 的參數。（此參數模擬線上購物目錄中有多少項商品）。
執行程式碼並比較結果，注意當我們把數量從 1000 增加到 10000，兩個選項之間所需時間會差多少。
想像一下：如果你要在電商網站上依價格排序商品，這兩組演算法相比，其中一組會讓體驗好上許多（也就是更快）。
本練習屬於課程
電腦科學的核心概念
練習說明
- 將
num_items改成任何你想比較的數字。（例如：想像 www.amazon.com 有 1,000 件商品，就把num_items = 1000）。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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)