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Python の「timeit」モジュールはアルゴリズムのパフォーマンスの比較にどのように役立ちますか?

Susan Sarandon
Susan Sarandonオリジナル
2024-12-03 02:47:11219ブラウズ

How Can Python's `timeit` Module Help Compare Algorithm Performance?

アルゴリズム パフォーマンスと Timeit の比較

timeit モジュールは、さまざまな関数やコード スニペットの実行時間を測定および比較する便利な方法を提供します。このモジュールを使用して、「insertion_sort」や「tim_sort」などの独自のアルゴリズムのパフォーマンスを比較する方法は次のとおりです。

対話型 Python セッション

対話型の場合Python セッションでは、IPython または標準の Python を利用できます。インタプリタ。

IPython シェルの使用

IPython は %timeit 関数を提供します。

def insertion_sort(arr):
    # Your implementation of insertion sort

def tim_sort(arr):
    # Your implementation of tim sort

%timeit for x in range(100): insertion_sort(x)
%timeit for x in range(100): tim_sort(x)

これは、各アルゴリズムの実行時間をマイクロ秒単位で表示します。

標準 Python の使用インタプリタ

setup ステートメントの __main__ から関数をインポートします。

def insertion_sort(arr):
    # Your implementation of insertion sort

def tim_sort(arr):
    # Your implementation of tim sort

import timeit
timeit.repeat("for x in range(100): insertion_sort(x)", "from __main__ import insertion_sort",
              number=100000)
timeit.repeat("for x in range(100): tim_sort(x)", "from __main__ import tim_sort",
              number=100000)

これにより、各アルゴリズムの実行時間のリストが返されます。

以上がPython の「timeit」モジュールはアルゴリズムのパフォーマンスの比較にどのように役立ちますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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