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Aprimorando desempenho de programas

Desafio

Você trabalha como Engenheira(o) de Software no time de Engenharia de Dados de uma grande corporação. Como sua próxima tarefa, você deve avaliar um código previamente desenvolvido pelo time de dados e otimizá-lo ao máximo em termos de tempo de execução. Em outras palavras, você já recebeu um código que funciona, e a sua única tarefa é torna-lo mais rápido!

Porém, há algumas regras que devem ser seguidas:

• Sua implementação deve continuar retornando um resultado correto. Para isso, certifique-se de utilizar as rotinas de testes previamente implementadas em run_test.go para assegurar que suas modificações não estão quebrando a corretude do programa.

• Você NÃO PODE alterar nenhum dos arquivos: lib.go, baseline.go, run_test.go. Você pode somente modificar a função Run() definida em run.go, e se desejar, você pode criar funções adicionais para serem invocadas em Run().

• Você NÃO PODE calcular os valores de média, mediana, e percentis sem utilizar as funções definidas em lib.go.

Como resultado final, é esperado que sua solução entregue o resultado correto em um tempo de execução de no mínimo 4x menor que a solução inicial, ao considerar uma entrada de no mínimo 10 mil elementos aleatórios gerados pela função getRandDataSlice(). Para isso, certifique-se de utilizar a rotina de benchmark implementada em run_test.go.

Importante mencionar que o ganho de 4x no tempo de execução é o mínimo esperado. Quando mais rápido for sua solução, maior será o seu PLR no próximo semestre :)

Instruções

• Faça um fork deste repositório
• Abra um PR contendo um diretório com a sua solução
  • O diretório deve ter o mesmo nome que seu usuário do GitHub
• O diretório deve conter:
  • README.md com os dados de quem criou a solução (nome e @ do Github) e quaisquer outras informações que achar relevante, como o tempo de execução de sua solução
  • Sua versão do arquivo run.go, que respeite as regras citadas acima
• O PR não deve alterar nenhum arquivo da raiz do repositório, nem outros diretórios que já tenham sido submetidos
• Recomenda-se a criação de uma solução própria, sem o uso de ferramentas de AI (como o GitHub Copilot) ou cópia de código encontrado em outras fontes