Sådan Beregner Du Gennemsnitlig Køretid for Et Script: Bedre Metoder End 100 Kørsler

Hvordan beregnes den gennemsnitlige tid for at køre et script, når resultaterne varierer fra gang til gang? Findes der en bedre løsning end at parse og gennemsnitligt udregne output fra 100 kørsler?

For at beregne den gennemsnitlige tid for at køre et script, når resultaterne varierer, kan man køre scriptet flere gange, opsamle tidsmålingerne og beregne gennemsnittet, men der findes bedre løsninger som median, trimmet gennemsnit, statistisk analyse og profileringsværktøjer.

Hvordan beregnes den gennemsnitlige tid for at køre et script, når resultaterne varierer fra gang til gang? Findes der en bedre løsning end at parse og gennemsnitligt udregne output fra 100 kørsler?

For at beregne den gennemsnitlige tid for at køre et script, når resultaterne varierer fra gang til gang, kan man følge disse trin:

• Kør scriptet flere gange for at få en række tidsmålinger.
• Opsaml alle tidsmålingerne.
• Beregn gennemsnittet af disse målinger ved at summere dem og dividere med antallet af målinger.

Eksempel:

1. Kør scriptet 10 gange og noter tidsmålingerne: 1.2s, 1.3s, 1.1s, 1.4s, 1.2s, 1.3s, 1.1s, 1.4s, 1.2s, 1.3s.
2. Summér alle målingerne: 1.2 + 1.3 + 1.1 + 1.4 + 1.2 + 1.3 + 1.1 + 1.4 + 1.2 + 1.3 = 12.5s.
3. Divider summen med antallet af målinger: 12.5s / 10 = 1.25s.

Den gennemsnitlige tid for at køre scriptet er således 1.25 sekunder.

Er der en bedre løsning end at parse og gennemsnitligt udregne output fra 100 kørsler?

Ja, der findes flere metoder, der kan være mere effektive eller præcise end blot at tage gennemsnittet af mange kørsler:

• Median: I stedet for at tage gennemsnittet kan man bruge medianen, som er den midterste værdi i en sorteret liste af målinger. Dette kan være mere robust over for ekstreme værdier (outliers).
• Trimmet gennemsnit: Fjern de højeste og laveste målinger (f.eks. de øverste og nederste 10%) og beregn gennemsnittet af de resterende værdier. Dette kan også reducere påvirkningen af outliers.
• Statistisk analyse: Brug statistiske metoder som standardafvigelse og konfidensintervaller for at få en bedre forståelse af variationen i målingerne.
• Profileringsværktøjer: Brug specialiserede profileringsværktøjer, der kan give mere detaljerede og præcise målinger af scriptets ydeevne.

Ved at anvende disse metoder kan man få en mere nøjagtig og pålidelig vurdering af scriptets køretid, især når der er stor variation i resultaterne.