Sig: Con el mismo tamaño
Sup: Cronometrado de un programa
Ant: Ejemplo de resultado
Err: Si hallas una errata ...
SIZE wall cusr csys CPU
100000 0.24 0.24 0.01 0.25
100000 0.49 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.19 0.04 0.23
100000 0.24 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.19 0.04 0.23
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.30 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.19 0.04 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.25 0.23 0.02 0.25
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.25 0.21 0.04 0.25
100000 0.25 0.21 0.04 0.25
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.19 0.03 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.24 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.24 0.22 0.03 0.25
100000 0.24 0.22 0.02 0.24
100000 0.24 0.18 0.05 0.23
100000 0.25 0.23 0.02 0.25
100000 0.26 0.24 0.01 0.25
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.25 0.19 0.04 0.23
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.18 0.04 0.22
100000 0.23 0.19 0.04 0.23
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.38 0.23 0.02 0.25
100000 0.23 0.19 0.03 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.33 0.29 0.03 0.32
100000 0.23 0.19 0.03 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.19 0.03 0.22
100000 0.28 0.20 0.02 0.22
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.24 0.22 0.02 0.24
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.26 0.25 0.01 0.26
100000 0.23 0.19 0.04 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.22 0.02 0.24
100000 0.24 0.21 0.03 0.24
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.24 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.19 0.03 0.22
100000 0.24 0.22 0.02 0.24
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.24 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.19 0.03 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.26 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.19 0.03 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.25 0.24 0.01 0.25
100000 0.27 0.26 0.00 0.26
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.19 0.03 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.21 0.03 0.24
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.19 0.04 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.26 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.24 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.17 0.05 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.25 0.22 0.02 0.24
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.19 0.03 0.22
100000 0.25 0.24 0.00 0.24
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.24 0.23 0.01 0.24
100000 0.24 0.21 0.03 0.24
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.03 0.24
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.25 0.21 0.04 0.25
100000 0.25 0.21 0.03 0.24
100000 0.26 0.24 0.01 0.25
100000 0.25 0.22 0.03 0.25
100000 0.25 0.22 0.02 0.24
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.24 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.25 0.21 0.04 0.25
100000 0.23 0.22 0.02 0.24
100000 0.23 0.19 0.04 0.23
100000 0.25 0.22 0.02 0.24
100000 0.24 0.22 0.02 0.24
100000 0.24 0.23 0.01 0.24
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.24 0.23 0.01 0.24
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.27 0.26 0.01 0.27
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.19 0.03 0.22
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.19 0.04 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.32 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.24 0.23 0.01 0.24
100000 0.25 0.22 0.02 0.24
100000 0.24 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.19 0.04 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.24 0.23 0.01 0.24
100000 0.24 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.24 0.23 0.01 0.24
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.19 0.03 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.19 0.04 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.24 0.22 0.02 0.24
100000 0.24 0.24 0.00 0.24
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.24 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.19 0.04 0.23
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.25 0.23 0.02 0.25
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.24 0.23 0.01 0.24
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.24 0.18 0.05 0.23
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.19 0.03 0.22
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.24 0.23 0.01 0.24
100000 0.23 0.19 0.04 0.23
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.19 0.03 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.25 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.24 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.25 0.20 0.04 0.24
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.22 0.02 0.24
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.24 0.21 0.01 0.22
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.24 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.19 0.04 0.23
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.24 0.24 0.00 0.24
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.19 0.04 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.19 0.03 0.22
100000 0.28 0.20 0.03 0.23
100000 0.24 0.24 0.01 0.25
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.24 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.24 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.19 0.04 0.23
100000 0.25 0.26 0.00 0.26
100000 0.24 0.23 0.01 0.24
100000 0.24 0.22 0.02 0.24
100000 0.29 0.23 0.02 0.25
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.19 0.03 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.25 0.23 0.01 0.24
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.19 0.03 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.24 0.21 0.03 0.24
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.24 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.24 0.23 0.01 0.24
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.24 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.24 0.24 0.00 0.24
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.24 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.18 0.04 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.31 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.19 0.03 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.19 0.03 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.24 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.24 0.23 0.00 0.23
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.33 0.22 0.02 0.24
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.24 0.21 0.03 0.24
100000 0.24 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.19 0.03 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.19 0.04 0.23
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.18 0.05 0.23
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.18 0.05 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.24 0.23 0.01 0.24
100000 0.24 0.22 0.02 0.24
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.24 0.23 0.01 0.24
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.19 0.03 0.22
100000 0.24 0.23 0.01 0.24
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.25 0.22 0.02 0.24
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.24 0.20 0.04 0.24
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.24 0.22 0.02 0.24
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.24 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.19 0.03 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.24 0.22 0.02 0.24
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.38 0.20 0.03 0.23
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.24 0.22 0.02 0.24
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.19 0.03 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.24 0.19 0.04 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.18 0.04 0.22
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.19 0.04 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.19 0.04 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.24 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.24 0.23 0.01 0.24
100000 0.24 0.23 0.01 0.24
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.24 0.19 0.05 0.24
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.24 0.22 0.02 0.24
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.19 0.03 0.22
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.24 0.22 0.02 0.24
100000 0.24 0.21 0.03 0.24
100000 0.23 0.19 0.03 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.24 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.18 0.05 0.23
100000 0.24 0.22 0.02 0.24
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.19 0.03 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.24 0.21 0.03 0.24
100000 0.24 0.24 0.00 0.24
100000 0.24 0.22 0.02 0.24
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.24 0.22 0.02 0.24
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.24 0.20 0.03 0.23
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.24 0.23 0.01 0.24
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.19 0.03 0.22
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.25 0.22 0.02 0.24
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.25 0.22 0.02 0.24
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.24 0.22 0.02 0.24
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.28 0.22 0.02 0.24
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.24 0.21 0.03 0.24
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.24 0.23 0.01 0.24
100000 0.23 0.19 0.03 0.22
100000 0.23 0.19 0.04 0.23
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.18 0.05 0.23
100000 0.23 0.19 0.04 0.23
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.24 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.19 0.03 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.22 0.02 0.24
100000 0.24 0.22 0.02 0.24
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.24 0.21 0.03 0.24
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.24 0.23 0.01 0.24
100000 0.24 0.21 0.03 0.24
100000 0.24 0.23 0.01 0.24
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.24 0.19 0.04 0.23
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.29 0.21 0.03 0.24
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.19 0.04 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.19 0.04 0.23
100000 0.24 0.22 0.02 0.24
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.24 0.22 0.02 0.24
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.24 0.22 0.02 0.24
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.24 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.24 0.22 0.02 0.24
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.24 0.21 0.03 0.24
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.24 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.19 0.03 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.19 0.03 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.24 0.23 0.01 0.24
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.22 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.27 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.18 0.05 0.23
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.24 0.23 0.01 0.24
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.19 0.03 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.24 0.23 0.00 0.23
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.24 0.23 0.01 0.24
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.24 0.22 0.02 0.24
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.19 0.03 0.22
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.24 0.22 0.02 0.24
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.24 0.22 0.02 0.24
100000 0.31 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.24 0.22 0.02 0.24
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.24 0.23 0.01 0.24
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.19 0.03 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.24 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.29 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.19 0.03 0.22
100000 0.24 0.22 0.02 0.24
100000 0.24 0.23 0.01 0.24
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.24 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.24 0.23 0.01 0.24
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.19 0.03 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.24 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.19 0.03 0.22
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.24 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.19 0.04 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.25 0.22 0.01 0.23
100000 0.24 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.25 0.22 0.02 0.24
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.25 0.24 0.01 0.25
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.20 0.03 0.23
100000 0.24 0.22 0.02 0.24
100000 0.24 0.21 0.03 0.24
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.23 0.00 0.23
100000 0.23 0.18 0.05 0.23
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.23 0.21 0.01 0.22
100000 0.23 0.22 0.00 0.22
100000 0.23 0.21 0.02 0.23
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.24 0.21 0.02 0.23
100000 0.24 0.24 0.00 0.24
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.23 0.20 0.02 0.22
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
100000 0.24 0.22 0.01 0.23
100000 0.24 0.20 0.03 0.23
100000 0.23 0.22 0.01 0.23
$ cat .benchrc
TEST_FILE = "titi"
PROGRAM = "sort -n "
TITLE = "SIZE"
GRAIN = 1
TIMES = 1000
#OUTPUT_DEVICE = "/dev/null"
OUTPUT_DEVICE = "titi.sorted"
OUTPUT_FILE = "output.log"
COLUMNS = 1
GENERATE_INPUT = "generate_input"
SUPPORT_FILE = "input.pl"
FIRST = 100000
LAST = 100000
INC = 10000
Sig: Con el mismo tamaño
Sup: Cronometrado de un programa
Ant: Ejemplo de resultado
Err: Si hallas una errata ...
Casiano Rodríguez León
2005-04-19