1. Now we have four sorting algorithm implementations, which were originated from the 2nd week homework.
이제 우리는 2번째 과제의 4개의 정렬 알고리즘을 갖고있다.
This is the time for asymptotically analyze each program. Of course, you have to analyze them under best, worst and average cases.
이번엔 점근적인(asymptotically) 분석을 해보자. 물논, 최악, 최적, 평균적인 사건에 대해 분석해야 된다.
2. Since we have the actual implementations, we can measure the execution time of them.
실제로 구현을 해놓았기 때문에 우리는 각 알고리즘의 실행시간을 측정할수 있다.
As we learned in the class, insert profiling (time measuring) code into your programs, and measure the time to sort randomly generated data sets (Yes, you have to make random student object generating code, too!).
우리가 수업에서 배운 시간 측정용 코드를 너의 프로그램에 넣어라, 그리고 임의로 생성된 데이터셋을 정렬하는 시간을 측정하여라(우리는 랜덤한 학생 오브젝트를 만드는것도 수업시간에 해 보았다.)
The number of students to be sorted must vary from 10 to 1,000,000 by log-scale increment (10, 100, 1,000, 10,000, … on and on).
학생의 숫자는 10에서 1,000,000 까지 큼직큼직하게 변해야 한다(10, 100, 1,000, 10,000, 이런식으로,,)
Draw graphs illustrating the tendency of the execution time changes depending on the changes of the data set size.
데이터 셋의 사이즈에 따라 실행 시간이 변하는 추세를 나타내는 그래프를 그려라.
The source codes, analysis results and graphs have to be prepared in a PDF file.
소스코드와, 분석결과, 그리고 그래프는 반드시 PDF파일로 보내세요.