Warum gibt es bei der Verwendung paralleler Verarbeitung während der Blase nicht viel Beschleunigung? [geschlossen] ⇐ Python

[Guest]

Ich möchte den Effekt der Multiprozessierung für die Blasensortierung vergleichen.

Code: Select all

import multiprocessing
import random
import time
import numpy as np

def bubble_sort(array):
check = True
while check == True:
check = False
for i in range(len(array) - 1):
if array[i] > array[i + 1]:
check = True
temp = array[i]
array[i] = array[i + 1]
array[i + 1] = temp
print("Array sorted: ", array)

if __name__ == "__main__":
array = np.random.randint(0, 1000, 10000)
start = time.time()
bubble_sort(array)
print("Time taken: ", time.time() - start)
< /code>
Das Ergebnis ist: < /p>
Array sorted:  [  0   0   0 ... 999 999 999]
Time taken:  25.157966375350952
< /code>
Jetzt mit Multiprocessing: < /p>
if __name__ == "__main__":
array = np.random.randint(0, 1000, 10000)
p = multiprocessing.Process(target=bubble_sort, args=(array,))
start = time.time()
p.start()
p.join()
print("Time taken: ",time.time()-start)
< /code>
Das Ergebnis ist: < /p>
Array sorted:  [  0   0   0 ... 999 999 999]
Time taken:  24.962100744247437

Es gibt nur einen zweiten Unterschied, fehlt mir etwas?