您可以使用 Gemini Enterprise 帮助您优化代码性能。
提示示例
在聊天框中，输入如下提示：
Analyze this code snippet for potential performance bottlenecks. Can you
suggest alternative data structures or algorithms that might be more efficient?
输出示例
针对此提示，Gemini Enterprise 会生成类似于以下内容的输出：
当然。我可以为您分析此代码，并推荐更高效的替代方案。
效果分析
find_matching_users函数中的主要性能瓶颈位于以下行：if user in all_users:当
all_users是列表时，检查元素 (user in all_users) 是否存在需要遍历列表，直到找到匹配项。在最糟糕的情况下，此操作的时间复杂度为 O(n)，其中“n”是all_users中的商品数量。由于此检查是针对
users_to_check中的每个user（假设它有“m”个项）执行的，因此该函数的总时间复杂度为 O(n * m)。如果两个列表都很大，这种方法会非常低效。
建议的替代方案
下面介绍两种更高效的方法来完成同一任务。
1. 转换为集合以加快查找速度
通过将
all_users转换为set，您可以显著加快查找过程。检查某个元素是否存在于集合中平均而言是一项 O(1) 操作。这样一来，整体时间复杂度将降至大约 O(n + m)，这是一个巨大的改进。
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