比较在线购物体验
现在就来体验算法效率的威力！运行提供的代码，比较四种不同算法的性能（冒泡排序与线性查找，以及快速排序与二分查找）。
无需编写代码。只需调整一个参数，看看它们在不同条件下的表现。在顶部更改名为 num_items 的参数。（该参数模拟在线购物目录中的商品数量。）
运行代码并比较结果，注意当我们将数量从 1000 增加到 10000 时，一种选项相较另一种要多花多少时间。
想象一下，如果您在电商网站上按价格对商品列表进行排序，采用这两组算法中的其中一组，相比另一组，体验会好多少（也就是更快）。
本练习是课程的一部分
计算机科学概念
练习说明
- 将
num_items修改为任意您想比较的数字。（例如：假设 www.amazon.com 有 1,000 件商品，则将num_items = 1000）。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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)