Решил я тут снова попробовать GPT для банальных подсказок по работе. Задал вопрос - расскажи о простых и понятных способах оптимизации производительности на C#.
И вот, среди более-менее нормальных советов а-ля "подбери алгоритм", "используй правильные коллекции", нашёл странный - минимизируй использование переменных.
Я такой, типа, об-бъяснитесь, мьсё! Приведите пример! Ну он и выдал... А я опешил.
Из его объяснения выходило, что обычный
for с промежуточной переменной ("первый способ" на картинке) должен работать медленнее, чем Sum() ("второй способ"), так как там нет переменных. Проверить - дело не хитрое, я написал бенч. Предложение создавать Enumerable.Range(1,100) в бенчмарке я, конечно, отверг - явная ошибка, спишем на молодость робота. Cоздал массив заранее, запустил и... "второй способ" и правда работает быстрее!Вот это да!... Да? А вот нет. То есть да, работает быстрее, но дело, конечно же, не в "количестве переменных", а в векторизации, которую легко найти в исходном коде BCL. Получается, что робот как бы прав в результате, но не прав (причём сильно) в предпосылках и объяснениях этого результата.
Какой же можно сделать вывод? Да, роботы стали умнее собирать информацию и выдавать её нам. Но насколько нам полезен результат, если предпосылки ошибочные? Мне ночью приснился MR от молодого разработчика, который увидел этот ответ робота, проверил его, восхитился и... стал вычищать C# код от лишних переменных. Брр. А если бы это был экономист? Или юрист? Или медик? Короче говоря, роботов всё ещё нужно использовать аккуратно, внимательно проверяя и перепроверяя. Особенно по профессиональным вопросам.
Бенч элементарный, но он в комментах.
P.S.: Ну и вишенка на торте - робот ошибку признал. Что ему мешало сразу сказать правильно - загадка. Надеюсь, что это поправят.