⚡ Algorithm Optimization Prompts – AI से तेज़ और Efficient Code लिखें

🚀 Algorithm Optimization क्यों ज़रूरी है?

• Faster execution – कम time में ज्यादा काम
• Memory efficiency – resources का बेहतर इस्तेमाल
• Scalability – बड़े datasets पर भी performance maintain
• Better user experience – lag और delay कम करना
• Cost efficiency – server और cloud resources की बचत

🤖 AI Algorithm Optimization में कैसे मदद करता है?

1. Existing code का time complexity analysis करना
2. Faster alternative algorithms suggest करना
3. Data structures बदलकर performance improve करना
4. Code refactoring और redundancy हटाना
5. Parallel processing या caching techniques recommend करना

📌 Common Algorithm Optimization Cases

• Sorting algorithms को efficient बनाना (Merge Sort vs Quick Sort)
• Nested loops की जगह hashing का use
• Graph algorithms में BFS/DFS optimization
• Dynamic programming से repeated computation हटाना
• Greedy algorithms से faster results

🔹 Example: O(n²) से O(n log n) तक Optimization

Problem: एक unsorted array को sort करना है।

// पहले approach (O(n²))
def bubble_sort(arr):
    for i in range(len(arr)):
        for j in range(0, len(arr)-i-1):
            if arr[j] > arr[j+1]:
                arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]

// Optimized approach (O(n log n))
def merge_sort(arr):
    if len(arr) > 1:
        mid = len(arr)//2
        L = arr[:mid]
        R = arr[mid:]
        merge_sort(L)
        merge_sort(R)
        i = j = k = 0
        while i < len(L) and j < len(R):
            if L[i] < R[j]:
                arr[k] = L[i]
                i += 1
            else:
                arr[k] = R[j]
                j += 1
            k += 1
        while i < len(L):
            arr[k] = L[i]
            i += 1
            k += 1
        while j < len(R):
            arr[k] = R[j]
            j += 1
            k += 1
        

AI इस तरह के बदलाव suggest करके आपका algorithm significantly तेज़ कर सकता है।

🔹 Example: Graph में Dijkstra Optimization

अगर आप normal BFS से shortest path निकाल रहे हैं, तो AI आपको Dijkstra या A* जैसे algorithms recommend कर सकता है, जो weighted graphs में ज्यादा efficient होते हैं।

// Python में Dijkstra का optimized version
import heapq

def dijkstra(graph, start):
    pq = []
    heapq.heappush(pq, (0, start))
    distances = {vertex: float("inf") for vertex in graph}
    distances[start] = 0
    while pq:
        current_distance, current_vertex = heapq.heappop(pq)
        if current_distance > distances[current_vertex]:
            continue
        for neighbor, weight in graph[current_vertex]:
            distance = current_distance + weight
            if distance < distances[neighbor]:
                distances[neighbor] = distance
                heapq.heappush(pq, (distance, neighbor))
    return distances
        

💬 AI Optimization Prompts Examples

• "Optimize this Python function for time complexity"
• "Suggest a better algorithm to handle large datasets"
• "Explain why this code runs slow and how to fix it"
• "Replace nested loops with an efficient data structure"
• "Can this graph problem be solved with dynamic programming?"

💡 Best Practices for Algorithm Optimization

• Time और space complexity को measure करें
• Algorithm change करने से पहले test cases validate करें
• Memory usage monitor करें
• AI के suggestions को खुद analyze करें
• Scalability के लिए future-proof solutions चुनें