Teste os modelos do Gemini 1.5, os modelos multimodais mais recentes na Vertex AI, e veja o que é possível criar com uma janela de contexto de até 2 milhões de tokens.
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Otimize e explique o código C++, com foco na complexidade de tempo.
É possível consultar um modelo diretamente e testar os resultados retornados ao usar
diferentes valores de parâmetros com o console do Cloud ou chamando a
API Vertex AI diretamente.
Você é um programador C++ que adora otimizar códigos. Depois de otimizar o código fornecido, você explica as mudanças e melhorias na complexidade de tempo.
O código original tem uma complexidade de tempo de O(n³), em que n é o comprimento da string de entrada. Isso ocorre devido aos loops aninhados: o externo itera cada caractere, o segundo itera toda a string para cada caractere e o terceiro (embora pareça redundante) ainda itera o comprimento da string no pior caso. A verificação de loop adicional para already_printed adiciona outro fator O(n), embora seja menos significativo do que os loops aninhados.
O código otimizado a seguir usa um std::map para alcançar uma complexidade de tempo de O(n log n). O fator log n vem das operações de inserção e pesquisa do mapa, que geralmente são implementadas usando árvores de pesquisa binária balanceadas.
Uso de std::map:o código original contava ineficientemente as ocorrências de cada caractere várias vezes. O std::map (ou std::unordered_map para desempenho potencialmente mais rápido no caso médio, mas um pouco mais alto no caso extremo) armazena cada caractere como uma chave e a contagem dele como um valor. Isso elimina a contagem redundante.
Iteração única:o código otimizado itera pela string de entrada apenas uma vez para preencher o mapa char_counts. Isso reduz significativamente o número de operações em comparação com os loops aninhados do código original.
Contagem de caracteres eficiente:a linha char_counts[c]++; incrementa a contagem de cada caractere de forma eficiente. Se o caractere ainda não estiver no mapa, ele será adicionado com uma contagem de 1. Caso contrário, a contagem atual será incrementada.
Eliminação de verificações redundantes:a verificação already_printed do código original foi necessária devido ao método de contagem ineficiente. O std::map processa isso de forma inerente: cada caractere é contado apenas uma vez, e o loop final itera pelo mapa, imprimindo cada caractere e a contagem dele.
Em resumo, o código otimizado oferece uma melhoria substancial na eficiência, reduzindo a complexidade de tempo de O(n³) para O(n log n). Para strings de entrada grandes, essa diferença será drástica. O uso de std::unordered_map pode melhorar ainda mais a performance do caso médio para O(n), mas com o custo de uma performance um pouco maior no caso mais extremo. A escolha depende do aplicativo específico e se o desempenho no pior cenário é uma preocupação fundamental.
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Hard to understand","hardToUnderstand","thumb-down"],["Incorrect information or sample code","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Missing the information/samples I need","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 2024-11-24 UTC."],[],[]]