Zeitmessung

Wir haben bis hierher viele verschiedene Datentypen und Datenstrukturen kennengelernt, welche sich in vielen Punkten unterscheiden, aber oft auch für die gleichen Aufgaben verwendet werden können. Daher brauchen wir nun einen möglichen Indikator, wie wir für diverse Fragen die geeignete „beste“ Datenstruktur wählen sollen. Eine erste Idee ist hierfür das Betrachten von Laufzeiten und der Performance des Codes, welche wir in diesem Abschnitt betrachten:

    Die Laufzeit ist die Zeit, welche der Computer tatsächlich benötigt den Code auszuführen
    Python stellt das Modul time zur Bestimmung von Laufzeiten bereit
    Das Testen mittels vieler Durchläufe und Mittelungen nennt sich Profiling
    Die Laufzeiten von Operationen auf Mengen im Vergleich zu Listen kann für gewisse Beispiele um einen dreistelligen Faktor unterschiedlich sein

Der Abschnitt besteht aus einem ausführlich kommentierten Jupyter Notebook, mit welchem Sie selbst die besprochenen Inhalte des Abschnitts erproben können und einem Video mit zugehörigen Erklärungen des Dozenten. 

Zugehörige Dateien
    05_Zeitmessung.ipynb (10.5 KB)
    05_Zeitmessungen.mp4 (175 MB)
    05_Zeitmessungen.pdf (482.3 KB)
