如何在单个脚本文件中找到最快的算法？

Question

我有很多问题的答案，我想测试哪种算法/答案是最好的。计算大o符号的复杂性非常困难（必须手工做，用笔和纸做），因此我决定计算编译时间（我可以使用编码）。问题即使在相同的代码中，编译时间也在不断变化，因此我无法确定哪种算法是最优化的（最快）。以下是我的简单代码：

import time
from datetime import datetime
st = time.time()
#st = time.process_time()
#st = datetime.now()
for i in range(6000):
    print(i)
et = time.time()
#et = time.process_time()
#et = datetime.now()
#print(et-st)
print(format(et-st,".7f"))

每次运行时结果都不同。我尝试了dateTime，process_time，以及cprofile，但它们遇到了同样的问题。所以我的问题是，是否有任何简单而快速的方法来比较不同的算法？我不想使用大o符号，因为它不是有效的（非常困难，需要很长时间才能计算）。

以下是我的实际代码，问题是在产品最大的列表中找到一对数字。例如，在列表[5,1,2,4,3]中，一对数字为5、3，它具有最大的产品（5*3 = 15）。我有3个解决方案，1使用嵌套环，1使用itertool.combination，1使用排序。我所得到的只是0.000 ...第二个用于不同输入（我测试了所有3种方法，并获得了所有3个方法的正确结果）。

import time
import cProfile
import itertools
n=int(input())
list0=[]
for i in range(n):
    ele = int(input())
    list0.append(ele)

def pairwise1(list0): #Using nested loop for each value in a list
    result = 0
    for x in range(n):
        for y in range(x+1,n,1):
            if list0[x]*list0[y] >= result:
                result = list0[x]*list0[y]
    return result

def pairwise2(list0): #using itertools
    list1 =  list(itertools.combinations(list0,2)) # for example list1 = [(1, 6), (1, 2), (1, 4), (1, 3), (6, 2), (6, 4), (6, 3), (2, 4), (2, 3), (4, 3)]
    sum0 = 0
    for i in list1:
        if sum(i)>=sum0:
            sum0=sum(i)
            result = i[0]*i[1]
    return result

def pairwise3(list0): #using sorted
    list0.sort(reverse=True)
    result = list0[0]*list0[1]
    return result

# cProfile.run('pairwise1(list0)') #0.0000 second, didn't work
# cProfile.run('pairwise2(list0)') #0.0000 second, didn't work
# cProfile.run('pairwise3(list0)') #0.0000 second, didn't work

st1 = time.time()
pairwise1(list0)
et1 = time.time()
print(format(et1-st1,".20f")) #still 0.0000... second

st2 = time.time()
pairwise2(list0)
et2 = time.time()
print(format(et2-st2,".20f")) #still 0.0000... second

st3 = time.time()
pairwise3(list0)
et3 = time.time()
print(format(et3-st3,".20f")) #still 0.0000... second

好的，我弄清楚了。输入太小了，在稍微更改我的代码之后，输入一个大列表（随机的10000个元素）都变得清晰，排序方法始终是最快的，只需0.001秒，然后进入嵌套循环方法，最后，iTer，方法最长。我多次重复测试，结果不会改变太大。