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Desenvolvimento de extensão de VS Code para a análise de complexidade de algoritmos
| dc.contributor.advisor | Dorneles, Ricardo Vargas | |
| dc.contributor.author | Pan, Franco Brunetta | |
| dc.contributor.other | Nascimento, Alexandre Erasmo Krohn | |
| dc.contributor.other | Chiwiacowsky, Leonardo Dagnino | |
| dc.date.accessioned | 2025-06-02T13:53:03Z | |
| dc.date.available | 2025-06-02T13:53:03Z | |
| dc.date.issued | 2024-12-14 | |
| dc.date.submitted | 2024-12-06 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ucs.br/11338/14592 | |
| dc.description | Compreender como os algoritmos se comportam em termos de tempo de execução é essencial para otimizar o desempenho de software. No entanto, a análise teórica da complexidade não é fácil nem diretamente aplicada na prática, pois os desenvolvedores enfrentam desafios ao estimar a eficiência de seus códigos sem ferramentas adequadas. Para suprir essa necessidade, foi implementada uma extensão para o Visual Studio Code que analisa a complexidade de algoritmos, integrando-se diretamente ao processo de desenvolvimento de software. Este trabalho concentrou-se em desenvolver uma solução prática, após uma revisão teórica e avaliação de soluções existentes. Os resultados obtidos mostraram que a extensão consegue analisar estruturas básicas de controle de fluxo ao utilizar Abstract Syntax Tree (AST) e resultados mais assertivos por modelos de linguagem natural, fornecendo estimativas assintóticas corretas. A análise automatizada demonstrou ser eficaz, preenchendo a lacuna entre a teoria e a prática, e permitindo que desenvolvedores e alunos avaliem rapidamente a complexidade de seus algoritmos, chegando a cerca de 96% de acerto. A validação da solução desenvolvida confirmou que a análise integrada ao fluxo de desenvolvimento é não apenas viável, mas também benéfica, promovendo uma maior conscientização sobre a complexidade computacional e incentivando boas práticas de codificação, facilitando a aplicação prática dos conceitos teóricos de complexidade. [resumo fornecido pelo autor] | pt_BR |
| dc.description.abstract | Understanding how algorithms behave in terms of execution time is essential for optimizing software performance. However, the theoretical analysis of complexity is not easy or directly applicable in practice, as developers face challenges in estimating the efficiency of their code without adequate tools. To address this need, an extension for Visual Studio Code was implemented that analyzes the complexity of algorithms, integrating directly into the software development process. This work focused on developing a practical solution after a theoretical review and evaluation of existing solutions. The results obtained showed that the extension can analyze basic control flow structures using AST and provide more accurate results through natural language models, delivering correct asymptotic estimates. The automated analysis turned out to be effective, bridging the gap between theory and practice, and allowing developers and students to quickly assess the complexity of their algorithms, achieving around 96% accuracy. The validation of the developed solution confirmed that the integrated analysis into the development workflow is not only feasible but also beneficial, promoting greater awareness of computational complexity and encouraging good coding practices, thus facilitating the practical application of theoretical concepts of complexity. [resumo fornecido pelo autor] | pt_BR |
| dc.language.iso | pt | pt_BR |
| dc.subject | Computação | pt_BR |
| dc.subject | Algorítmos computacionais | pt_BR |
| dc.subject | Linguagem de programação (Computadores) | pt_BR |
| dc.title | Desenvolvimento de extensão de VS Code para a análise de complexidade de algoritmos | pt_BR |
| dc.type | Monografia | pt_BR |
| mtd2-br.advisor.instituation | Universidade de Caxias do Sul | pt_BR |
| mtd2-br.program.name | Bacharelado em Ciência da Computação | pt_BR |
| mtd2-br.campus | Campus Universitário de Caxias do Sul | pt_BR |
| local.data.embargo | 2024-12-13 |
