Caso de uso: otimizar a performance

Você pode usar o Gemini Enterprise para otimizar a performance do código.

Exemplo de comando

Na caixa de chat, insira um comando como este:

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

Exemplo de saída

Em resposta a esse comando, o Gemini Enterprise gera uma saída semelhante a esta:

É claro. Posso analisar esse código para você e sugerir alternativas mais eficientes.

Análise de performance

O principal gargalo de desempenho na sua função find_matching_users está nesta linha:

if user in all_users:

Quando all_users é uma lista, verificar a existência de um elemento (user in all_users) exige a iteração pela lista até que uma correspondência seja encontrada. No pior cenário, essa operação tem uma complexidade temporal de O(n), em que "n" é o número de itens em all_users.

Como essa verificação é realizada para cada user em users_to_check (digamos que tenha "m" itens), a complexidade de tempo total da função se torna O(n * m). Isso pode se tornar muito ineficiente se as duas listas forem grandes.

Alternativas sugeridas

Confira duas abordagens mais eficientes para realizar a mesma tarefa.

1. Converter para um conjunto para pesquisas mais rápidas

É possível acelerar significativamente o processo de pesquisa convertendo all_users em um set. Verificar a existência de um elemento em um conjunto é, em média, uma operação O(1).

Isso reduz a complexidade de tempo geral para aproximadamente O(n + m), o que é uma melhoria enorme.

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