Bajadas de precio entre dos instantáneas
Requisito
Dos instantáneas de la lista de precios de una tienda (los datos están en el código): junio y julio. Algunos artículos se abarataron, otros se encarecieron, uno se descatalogó y otro es nuevo. Informa de cada artículo que bajó de precio —precio anterior, precio nuevo y la bajada—, ordenado de mayor a menor bajada, más una mención destacada a la mayor bajada individual y al ahorro total. Ambas versiones deben imprimir el informe que aparece bajo Salida esperada.
Salida esperada
Price drops, June -> July Hand Grinder $49.90 -> $44.00 (-$5.90) Espresso Beans $18.00 -> $14.50 (-$3.50) Filter Papers $6.40 -> $5.90 (-$0.50) Biggest drop: Hand Grinder (-$5.90) Total savings if bought now: $9.90
Lado a lado
Dart nativo
FxDart
Por qué difieren
Toda la tarea es un único flujo: indexar junio por SKU, quedarse con
los artículos de julio que se abarataron, emparejar cada uno con su
bajada y ordenar por bajada. FxDart tiene un paso con nombre para cada
movimiento —indexBy para la tabla de búsqueda,
filter → map → sortBy para el
pipeline, y después head y sumBy reutilizan
la misma lista de resultados para las líneas del resumen—. Dart nativo
puede expresarlo —un literal de Map para el índice,
where/map/sortedBy para la
cadena—, pero el vocabulario está disperso: fold con un
valor inicial en lugar de sumBy,
sortedBy<num> con una clave negada y ningún nombre
para «constrúyeme una tabla de búsqueda por clave».
Benchmark
N = 100
Tiempo Empate
Memoria pico Empate
N = 10,000
Tiempo Gana FxDart
Memoria pico Gana FxDart
N = 1,000,000
Tiempo Gana FxDart
Memoria pico Gana nativo
Las barras son medianas de iteraciones cronometradas repetidas en procesos nuevos por lado (los N pequeños se agrupan por resolución del temporizador). Dos lados a menos del 5% entre sí — o a menos de 0.6 ms, una diferencia que nadie puede percibir — cuentan como empate; las carreras relativas ajustadas se vuelven a medir hasta 5 veces. En una app, cualquier cosa por debajo de unos pocos milisegundos es invisible para el usuario, gane la barra que gane. La memoria es el RSS pico del proceso. La VM de Dart y el dataset son idénticos en ambos lados, así que la diferencia entre las dos barras es lo que retiene el pipeline en sí.