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| ||pb1042 || 15.8 s || Intel i5-6300U CPU @ 2.4GHz / 8 GB || Python ||Spezialfälle, || | ||pb1042 || 15.8 s || Intel i5-6300U CPU @ 2.4GHz / 8 GB || Python ||Spezialfälle, Einsparung von Kopien, Optimierung Schleife, Variablenumstellungen (Musterlösung) || |
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| ||le226 || 93.97s || Intel Pentium Silver N5030 @ 1.10GHz / 4 GB || Python || baseline || ||le226 || 53.67s || Intel Pentium Silver N5030 @ 1.10GHz / 4 GB || Python || Längen cachen, Einmaliger Buffer, Schleifenoptimierung || |
Resultate für Übungsblatt 11 (Effizientes Merge Sort)
Klicken Sie oben "Edit" und fügen Sie Ihre Zeile am Ende in die Tabelle unten ein. Folgen Sie den Beispielzeilen die dort schon stehen. Bitte geben Sie Ihre Zeiten mit genau 2 Nachkommastellen an. Schreiben Sie in die erste Spalte Ihr RZ-Kürzel.
RZ-Kürzel |
Zeit |
Prozessor / RAM |
Sprache |
Verwendete Techniken |
pb1042 |
66.25 s |
Intel i5-6300U CPU @ 2.4GHz / 8 GB |
Python |
Keine (baseline) |
pb1042 |
15.8 s |
Intel i5-6300U CPU @ 2.4GHz / 8 GB |
Python |
Spezialfälle, Einsparung von Kopien, Optimierung Schleife, Variablenumstellungen (Musterlösung) |
jh1444 |
0.45s |
Apple M1 / 8 GB |
C++ |
-O3, mit std::vector und temp vector, only using field[i] and not field.at(i) etc. |
jh1444 |
0.23s |
Daphne Server |
C++ |
-O3, mit std::vector und temp vector, only using field[i] and not field.at(i) etc. |
le226 |
93.97s |
Intel Pentium Silver N5030 @ 1.10GHz / 4 GB |
Python |
baseline |
le226 |
53.67s |
Intel Pentium Silver N5030 @ 1.10GHz / 4 GB |
Python |
Längen cachen, Einmaliger Buffer, Schleifenoptimierung |