¿Seguro que es el mejor algoritmo?

Cambiamos un poco de tema. En Think you’ve mastered the art of server performance? Think again. el análisis del coste de una solución cuando empiezan a entrar diversos factores que afectan a cómo la teoría interpreta los resultados.

Por ejemplo, algunas suposiciones puede ser importante:

A quick browse of the mental catalog flipped up the binary-heap card, which not only sports an O(log2(n)) transaction performance, but also has a meta-data overhead of only a pointer to each object—which is important if you have 10 million+ objects.

La memoria virtual:

It took quite some time before virtual memory took hold, but today all general-purpose, most embedded, and many specialist operating systems use VM to present a standardized virtual machine model (i.e., POSIX) to the processes they herd.

Y como seguimos ignorándola a la hora de medir teóricamente algunas cosas:

The fact is, however, 46 years later most CS-educated professionals still ignore VM as a matter of routine. This is an embarrassment for CS as a discipline and profession, not to mention wasting enormous amounts of hardware and electricity.

Por eso,

What good is an O(log2(n)) algorithm if those operations cause page faults and slow disk operations? For most relevant datasets an O(n) or even an O(n^2) algorithm, which avoids page faults, will run circles around it.

Por eso, nosotros siempre recomendamos medir teóricamente para tener una idea de por donde van los tiros. Pero luego probar con nuestros sistemas reales y con los datos de verdad, para estar seguros de que los resultados teóricos se mantienen.
Y, por supuesto, esto nos da pistas de por qué es importante saber de hardware, del sistema y tratar de estar al día en muchos de estos temas.

Divertido, ¿no?

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