Какие базовые методики существуют для уменьшения сложности алгоритма или кода

Что проверяют

Различаете ли вы две сложности: вычислительную (сколько операций на n элементов) и сложность кода (насколько его трудно читать и менять), и знаете ли приёмы для каждой. На фронтенде следом часто просят найти квадратичный кусок в конкретном фрагменте кода.

Как отвечать

Приёмы для алгоритма:

• хэш-структуры: Set и Map вместо includes, indexOf и find внутри цикла. a.filter(x => b.includes(x)) работает за O(n·m), а с new Set(b) за O(n + m);
• предварительная обработка: один раз сгруппировать или отсортировать данные, построить словарь по id, а не искать по массиву в каждом рендере;
• приёмы для массивов: два указателя, скользящее окно, префиксные суммы, бинарный поиск по отсортированным данным;
• мемоизация: кэш результатов чистой функции, в React useMemo для действительно дорогих вычислений;
• меньше работы вообще: виртуализация длинных списков, debounce для поиска по вводу, пагинация на сервере.

Помните цену встроенных методов: shift, unshift, splice в середине массива и includes работают за O(n), а push и pop за O(1).

Приёмы для кода:

• ранний возврат: guard clauses вместо вложенных if на пять уровней;
• декомпозиция: маленькие чистые функции с понятными именами, вычисления отдельно от побочных эффектов;
• таблица вместо ветвлений: объект соответствий вместо длинного switch;
• устранение дублирования: общий код выносится в функцию или хук, но без абстракций ради абстракций.

Контроль: правило complexity в ESLint и метрика когнитивной сложности в SonarQube подсвечивают функции, которые пора разбить.

Где спотыкаются

Смешивают два понятия и на вопрос про алгоритм рассказывают про SOLID и паттерны. Стратегия делает код гибче, но асимптотику не меняет.

Оптимизируют там, где n маленький. Массив из десяти пунктов меню не нуждается в Map, а читаемость страдает.

Расставляют useMemo и useCallback на каждую строку. Мемоизация сама стоит памяти и сравнений зависимостей, и без замера в React Profiler часто ничего не даёт.