3 步開始
- 先保持四种演算法全部選中，用預設目標跑一次。
- 不要只看赢家卡片，要同時看圖表和比較表，理解差距是怎麼拉開的。
- 想複用課堂設定時，可以讀取其他範例，或直接複製 URL。
課堂範例：先用四种演算法一起跑，再切換到較短的目標位數做第二轮比較。
競速模式
用同一時間預算比較各演算法最終能達到多少一致位數。
這個模式比較的是：谁最先達到同一個位數目標。
數值越小，圖表點越密；數值越大，日誌和 CSV 會更簡洁。
演算法
第一次建议四种演算法都保留，差距會最清楚。
赢家—
達到的最佳位數—
最快達標—
參與比較的演算法—
模式—
目標時間—
赢家估計值—
競速圖表
橫軸是經過時間，纵軸是一致位數。這個圖主要用來看趋势，不適合当作不同設备之間的绝對性能測試。
比較表
| 演算法 | 估計值 | 绝對誤差 | 一致位數 | 迭代次數 | 耗時 ms | 狀態 |
|---|
教學提示
- 想講“同样投入不等于同样結果”時，用固定時間最直觀。
- 想講“達到同一目標的速度差”時，用固定目標位數更清楚。
- Gregory 的价值恰恰在于它很慢，能讓收敛過程被看見。
- Chudnovsky 在這裡通常會很快领先，但這一頁仍然把它当作比較對象，不是大規模出位數的頁面。
講義與板書準备
常見問題
為什麼這些演算法會這麼快拉開差距？
因為它們每一步加入的有效資訊量不同，所以相同時間內能取得的正確位數差別會很大。
為什麼 Gregory 這麼慢？
它的級數很簡單，便于從基礎講解，但每一項帶來的提升都很有限。
為什麼這裡 Chudnovsky 更快？
它的收敛速度更激進，因此每增加一項，往往就會帶來更多正確位數。
固定時間和固定位數有什麼區別？
固定時間比較的是同一預算下谁走得更遠；固定位數比較的是谁最先到達同一目標。
點击停止後會發生什麼？
目前執行會立即取消，頁面继续保持流畅，並保留最後一次完整記錄的結果。