ピボットを常に中央値に設定できると、最も計算量が小さい もし端っこの値をピボットにしてしまうと、無駄な処理になってしまう これさっきのアニメーションで最大値をピボットにしたときの動作見るとよくわかる #ノンプロ研 #Python輪読会
2023-11-10 22:20:08クイックソートの計算量はピボットを中央値に寄せられるかで左右される。 中央値に寄せられるほど計算量が少なくなる。 #ノンプロ研 #Python輪読会
2023-11-10 22:20:28logって普段の生活で使わないからピンと来ないな #ノンプロ研 #Python輪読会
2023-11-10 22:20:54O(n log n)とO(n^2)は、要素数が増えると計算量がかなり変わってくる #ノンプロ研 #Python輪読会
2023-11-10 22:21:57ピボットが常に中央値を選ぶと、計算量は最小となる。 逆に、最大値、最小値を選ぶと、計算量は最大となる。 データ量が8の場合、最小が24、最大が64となる。 ピボットの選択が肝。 #ノンプロ研 #Python輪読会
2023-11-10 22:22:12パワポの始点終点指示して要素を動かすアニメーションができるらしい #ノンプロ研 #Python輪読会
2023-11-10 22:23:273個を選んでその中間を中央値とするの賢い #ノンプロ研 #Python輪読会
2023-11-10 22:25:06中央値をなるべく楽に求めるアルゴリズムとか奥が深そう #ノンプロ研 #Python輪読会
2023-11-10 22:27:22最後は、それぞれのソートアルゴリズムの処理速度の比較です ソートの総まとめな感じ #ノンプロ研 #Python輪読会
2023-11-10 22:28:17すげぇ 全部のコード書いて時間を測るのか #ノンプロ研 #Python輪読会
2023-11-10 22:28:59少し時間がかかるのでお茶でも飲んで待ちましょう 🧉 #ノンプロ研 #Python輪読会
2023-11-10 22:29:22ヒープソートつよい #ノンプロ研 #Python輪読会 pic.twitter.com/ONlJKIScwI
2023-11-10 22:30:21ソートの章のまとめ 処理速度を比較する。 10000個のデータを、それぞれのソートで計測してる。26秒。 選択、挿入、バブルソートが時間が長い。 結局、Pythonのsort関数が早い! #ノンプロ研 #Python輪読会
2023-11-10 22:30:47結局はPython標準のsortメソッドが最適というオチ #ノンプロ研 #Python輪読会
2023-11-10 22:30:51本によるとPythonが用意したソート関数が最適とのこと。 なんか身も蓋もないような… #ノンプロ研 #Python輪読会
2023-11-10 22:31:17同じ値があった時に、元のリストを維持するのが安定ソート #ノンプロ研 #Python輪読会
2023-11-10 22:32:19安定ソート 同じ値を持つデータにおけるソート前の順序が、ソート後も保持されること。 書籍には、挿入、バブル、マージソートが該当する、とあるが、実際の動きとは違った… #ノンプロ研 #Python輪読会
2023-11-10 22:35:24必殺ChatGPTにコードを書かせる #ノンプロ研 #Python輪読会
2023-11-10 22:36:56Pythonのライブラリを使うのがおすすめですというオチ #ノンプロ研 #Python輪読会 pic.twitter.com/6aIGxiCrOF
2023-11-10 22:43:50