Akpınar, Damlaİnce, Ülkü Bensuİlgın, OnurGözüaçık, Necip2026-10-202026-10-202026Akpınar, D., İnce, Ü. B., İlgın, O., & Gözüaçık, N. (2026). A comparative analysis of divide-and-conquer algorithms in terms of energy consumption and carbon emissions. Akdeniz Mühendislik Dergisi, pp. 1-13.3023-624Xhttps://hdl.handle.net/20.500.13055/1671This study presents a comparative analysis of four fundamental divide-and-conquer algorithms—MergeSort, QuickSort, conventional matrix multiplication, and Strassen matrix multiplication—in terms of execution time, energy consumption, and carbon emissions. The experiments were conducted in a Python environment using the CodeCarbon library. Random datasets and datasets containing a high proportion of duplicate elements, ranging from 10,000 to 500,000 elements, were used for the sorting algorithms, whereas square matrices ranging in size from 64 × 64 to 256 × 256 were used for the matrix multiplication algorithms. The results demonstrated that QuickSort exhibited lower energy consumption and carbon emissions than MergeSort, particularly for large datasets containing a high proportion of duplicate elements. In the matrix multiplication experiments, despite its theoretical advantage, the Strassen algorithm consumed more energy than the conventional method because of the memory overhead associated with its recursive structure. These findings indicate that algorithm selection should consider not only theoretical time complexity but also energy efficiency and environmental impact, emphasizing the importance of sustainable software development.Bu çalışmada, böl ve yönet yaklaşımına dayalı MergeSort ve QuickSort sıralama algoritmaları ile klasik matris çarpımı ve Strassen algoritmaları çalışma süresi, tahmini işlemci enerji tüketimi ve karbon emisyonu açısından deneysel olarak karşılaştırılmıştır. Algoritmalar saf Python (3.11.9) ile gerçeklenmiş, işlemci enerjisi CodeCarbon kütüphanesinin işlemci yüküne dayalı modeliyle, yaklaşık 10 saniyelik toplu çalıştırma pencereleri kullanılarak tahmin edilmiştir. Sıralama deneylerinde beş veri tipi (rastgele, sıralı, ters sıralı, kısmen sıralı ve yüksek tekrar oranlı) ve 10.000–500.000 eleman aralığında beş boyut, matris deneylerinde 64×64–512×512 boyutları kullanılmış; her koşul 20 tekrarla çalıştırılmış ve eşleştirilmiş Wilcoxon testi, etki büyüklüğü ve Holm düzeltmesiyle değerlendirilmiştir. Rastgele veride iki sıralama algoritması arasında tutarlı ve anlamlı bir enerji farkı gözlenmemiştir. Diğer dört veri tipinde üç yollu bölümleme kullanan QuickSort uygulaması MergeSort’a göre anlamlı düzeyde daha az enerji tüketmiş; fark yüksek tekrar oranlı veride %67–76 düzeyine ulaşmıştır. Eşik değeri 16 olan hibrit Strassen uygulaması, test edilen tüm boyutlarda üç döngülü klasik çarpıma göre daha kısa çalışma süresi ve daha düşük enerji tüketimi sergilemiş; enerji farkı 512×512 boyutunda %47 olmuştur. Bulgular, enerji davranışının asimptotik karmaşıklığın yanında veri dağılımına ve uygulama tercihlerine de bağlı olduğunu göstermekte olup test edilen koşullar ve değerlendirilen uygulamalarla sınırlıdır.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessCarbon EmissionsCodeCarbonDivide-and-Conquer AlgorithmsEnergy ComplexityGreen ComputingPerformance AnalysisBöl ve Yönet AlgoritmalarıEnerji KarmaşıklığıKarbon EmisyonuPerformans AnaliziYeşil BilişimArticle113