모든 쌍을 비교하는 중복 ID 찾기(duplicate-ID finder)부터 시작해 봅시다. 10만 건의 레코드에서는 시간 초과가 발생하고, 20개 레코드에서는 괜찮아 보입니다. '최적화된 버전이 더 빠르다'는 것이 증거가 될 수는 없습니다.

MonkeyCode의 공식 README에는 온라인 서비스가 무료로 시작할 수 있으며, 클라이언트 다운로드나 로컬 설정이 필요 없고, 내장 모델을 제공하며, 실제 서버 측 클라우드 환경에서 작업을 실행한다고 나와 있습니다. 운영자는 현재 출시에 무료 클라우드 서버 및 모델 접근이 포함되어 있음을 확인합니다. 적격성, 허용 범위 및 가용성은 변경될 수 있으므로, 의존하기 전에 계정에 표시된 내용을 확인하십시오.

출처: MonkeyCode repository 및 MonkeyCode Online.

속도보다 정확성을 유지하세요

def slow(xs):
    return sorted({x for i,x in enumerate(xs) if x in xs[i+1:]})

...

100, 1,000, 10,000, 100,000 행에 대해 고정 시드 입력값을 생성합니다. 경계가 있는 샘플에서는 slow(sample)==fast(sample)를 단언하고, 각 크기에 대해 다섯 번씩 벤치마크하여 가장 빠른 실행이 아닌 중앙값을 보고합니다. 반복되는 ID는 시작과 끝에 모두 주입하고, 모든 고유 입력값 및 빈 리스트도 테스트합니다.

증거	통과 여부
의미론적(semantics)	출력값이 속성 테스트와 일치함
...
절대적인 클라우드 타이밍은 노이즈가 많으며 MonkeyCode 플랫폼의 벤치마크는 아닙니다. 유용한 결과는 성장 곡선과 유지된 동작입니다. 실제 워크로드가 추가 구현 복잡성을 정당화하는 입력 크기는 어느 정도입니까?

공개 정보: 저는 프로젝트와 관련이 없는 MonkeyCode 사용자로서 저 자신의 경험을 공유하고 있습니다. 이 계정은 다른 최근의 MonkeyCode 평가를 수행한 운영자와 같은 사람이 관리합니다. 이는 독립적인 보증이 아닙니다. 무료 클라우드 서버 및 모델 가용성은 현재 운영자가 확인한 출시 정보를 반영하며 변경될 수 있으므로, 서비스에서 현재 적격성 및 제한 사항을 확인하십시오.