Esempio di Riscrittura del Codice

Questo esempio mostra come analizzare e ottimizzare il codice utilizzando DeepSeek, inclusa la gestione degli errori, i commenti e i miglioramenti delle prestazioni.

Compito

Analizzare e ottimizzare il seguente codice che è inefficiente e manca di gestione dei casi limite:

def fib(n):
    if n <= 2:
        return n
    return fib(n-1) + fib(n-2)

Prompt

Il codice sopra è inefficiente e non gestisce i casi limite. Si prega di spiegare i problemi e le soluzioni, e ottimizzare il codice.

Risposta

Analisi del Problema

Questa implementazione della funzione Fibonacci fib(n) utilizza la ricorsione. Il codice è semplice ma presenta i seguenti problemi:

Calcoli Ridondanti: Le chiamate ricorsive comportano molti calcoli ripetuti. Ad esempio, nel calcolare fib(5), i valori di fib(3) e fib(2) vengono calcolati più volte, riducendo l'efficienza.
Gestione Insufficiente dei Casi Limite: Mentre il caso n <= 2 è gestito, il caso n < 0 non viene considerato. La funzione restituisce risultati errati per input negativi.
Limite di Profondità Ricorsiva: Per valori grandi di n, la profondità di ricorsione può superare il limite standard di Python e causare un RecursionError.

Soluzioni

Utilizzare la Memoizzazione: Memorizzare i numeri di Fibonacci calcolati in cache per evitare calcoli ridondanti e migliorare l'efficienza.
Gestione dei Casi Limite: Aggiungere un controllo per n < 0 e restituire un messaggio di errore appropriato o un valore predefinito.
Iterazione invece di Ricorsione: La ricorsione è elegante ma inefficiente per grandi set di dati. Utilizzare un ciclo per calcolare i numeri di Fibonacci ed evitare il limite di profondità ricorsiva.

Codice Ottimizzato

Metodo 1: Ricorsione con Memoizzazione

def fib(n, memo={}):
    if n < 0:
        raise ValueError("L'input deve essere un intero non negativo")
    if n <= 2:
        return 1
    if n in memo:
        return memo[n]
    memo[n] = fib(n-1, memo) + fib(n-2, memo)
    return memo[n]

Metodo 2: Iterazione

def fib(n):
    if n < 0:
        raise ValueError("L'input deve essere un intero non negativo")
    if n <= 2:
        return 1
    
    a, b = 1, 1
    for _ in range(3, n+1):
        a, b = b, a + b
    return b

Spiegazione

Ricorsione con Memoizzazione:
- Utilizza un dizionario memo per memorizzare i numeri di Fibonacci calcolati
- Controlla memo prima di ogni chiamata ricorsiva e restituisce direttamente il risultato se disponibile
- Solleva un ValueError per input negativi
Iterazione:
- Utilizza le variabili a e b per memorizzare gli ultimi due numeri di Fibonacci
- Calcola i numeri di Fibonacci in un ciclo da 3 a n
- Solleva anche un ValueError per input negativi

Riepilogo

Il codice ottimizzato migliora l'efficienza e gestisce correttamente i casi limite. Sia la memoizzazione che il metodo iterativo sono tecniche di ottimizzazione efficaci, e la scelta tra di esse dipende dai requisiti specifici e dagli scenari.

Codice per Generare la Risposta

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.deepseek.com/",
    api_key="<YOUR_API_KEY>"
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Il codice sopra è inefficiente e non gestisce i casi limite. Si prega di spiegare i problemi e le soluzioni, e ottimizzare il codice."
        }
    ]
)

print(completion.choices[0].message.content)