Comment le module « timeit » de Python peut-il aider à comparer les performances de différents algorithmes de tri ?

Comparaison des performances des fonctions avec le module timeit

Le module timeit fournit un outil polyvalent pour mesurer les temps d'exécution des fonctions Python. Pour comparer les performances de vos propres fonctions, telles que "insertion_sort" et "tim_sort", suivez ces étapes :

Session Python interactive (IPython Shell) :

1. Utilisez %timeit fonction spéciale pour un timing pratique. Par exemple :

In [1]: def insertion_sort(array):
   ...:     # your code for insertion sort
   ...:

In [2]: %timeit for _ in range(100): insertion_sort(array)
1000 loops, best of 3: 25.6 us per loop

2. Importez des fonctions et des noms depuis __main__ pour les utiliser dans l'interpréteur Python standard :

>>> import timeit
>>> timeit.repeat("for _ in range(100): tim_sort(array)", "from __main__ import tim_sort",
                  number=100000)
[2.0640320777893066, 2.0876040458679199, 2.0520210266113281]

En comparant ces résultats, vous peut évaluer la vitesse relative de vos fonctions "insertion_sort" et "tim_sort" et les optimiser en conséquence.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!