Caso práctico: optimizar el rendimiento

Puedes usar Gemini Enterprise para optimizar el rendimiento del código.

Petición de ejemplo

En el cuadro de chat, escribe una petición como la siguiente:

Analyze this code snippet for potential performance bottlenecks. Can you
suggest alternative data structures or algorithms that might be more efficient?

Ejemplo

En respuesta a esta petición, Gemini Enterprise genera un resultado similar al siguiente:

Por supuesto. Puedo analizar este código y sugerirte alternativas más eficientes.

Análisis del rendimiento

El principal cuello de botella del rendimiento de tu función find_matching_users se encuentra en esta línea:

if user in all_users:

Cuando all_users es una lista, para comprobar si existe un elemento (user in all_users), es necesario recorrer la lista hasta encontrar una coincidencia. En el peor de los casos, esta operación tiene una complejidad temporal de O(n), donde "n" es el número de elementos de all_users.

Como esta comprobación se realiza para cada user de users_to_check (supongamos que tiene "m" elementos), la complejidad temporal total de la función es O(n * m). Esto puede ser muy ineficiente si ambas listas son grandes.

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Alternativas sugeridas

A continuación, te mostramos dos formas más eficientes de llevar a cabo la misma tarea.

1. Convertir en un conjunto para búsquedas más rápidas

Puedes acelerar considerablemente el proceso de búsqueda convirtiendo all_users en set. Comprobar si un elemento existe en un conjunto es, de media, una operación O(1).

De esta forma, la complejidad temporal general se reduce aproximadamente a O(n + m), lo que supone una mejora considerable.

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