ChatGPT vs. Logic: 왜 AI 코드는 느린가?

Source: Dev.to

라운드 1: ChatGPT 접근법

lst = [44,4,4,1,1,1,1,1,1,1,12,4,3,2,4,5,6,4,3,44,556,6,6,6,6,22,2,2,1]

# Step 1: Find lowest value manually
lowest = lst[0]
for num in lst:
    if num < lowest:
        lowest = num

# Step 2: Find all indexes of lowest value
result = {}
indexes = []
for i in range(len(lst)):
    if lst[i] == lowest:
        indexes.append(i)
result[lowest] = indexes
print(result)

최적화된 단일 패스 접근법

lst = [44, 4, 4, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 12, 4, 3, 2, 4, 5, 6, 4, 3, 44, 556, 6, 6, 6, 6, 22, 2, 2, 1]

final_dict = {}
temp = float("inf")
for i, v in enumerate(lst):
    if v < temp:
        temp = v
        final_dict.clear()
        final_dict[v] = [i]
    elif v == temp:
        final_dict[v].append(i)

print(final_dict)

복잡도 및 단락 회로 효과

• O(N) 복잡도 – 리스트를 한 번만 순회합니다.
• 단락 회로 효과 – 최소값(예: 1)이 발견된 후에는 사전 업데이트 시 더 큰 숫자는 무시됩니다.

2026년 개발자 평결

AI 시대에 “동작하는 코드”에 안주하기 쉽습니다. 고성능 엔지니어링은 두 번의 루프 해결책을 단일 패스로 줄일 수 있는지를 묻습니다.

토론: 단계별 가독성을 우선시합니까, 아니면 항상 단일 패스 최적화를 목표로 합니까?

Tags: python performance algorithms codingchallenge