🏠 Home
Prestatietests
📊 Alle benchmarks 🦖 Dinosaur v1 🦖 Dinosaur v2 ✅ To-Do List applicaties 🎨 Creatieve vrije pagina's 🎯 FSACB - Ultieme showcase 🌍 Vertaalbenchmark
Modellen
🏆 Top 10 modellen 🆓 Gratis modellen 📋 Alle modellen ⚙️ Kilo Code
Bronnen
💬 Promptbibliotheek 📖 AI-woordenlijst 🔗 Nuttige links
Lanjutan

Optimasi Algoritma Python untuk Big Data

#python #algoritma #optimasi #data-science

Menganalisis dan meningkatkan performa kode Python yang tidak efisien untuk memproses dataset besar.

Berikut adalah fungsi Python yang tidak efisien untuk memproses array data besar: [def process_data(data): result = []; for i in range(len(data)): for j in range(len(data)): if i != j and data[i] == data[j]: result.append((i, j)); return result]. Tugas Anda adalah: 1) Identifikasi kompleksitas waktu Big O saat ini. 2) Tulis ulang fungsi tersebut menggunakan pendekatan vektorasi dengan NumPy atau struktur data yang lebih efisien (seperti hash maps/dictionary). 3) Jelaskan perbedaan performa secara signifikan. 4) Pertimbangkan batasan memori jika dataset melebihi kapasitas RAM (out-of-core processing).