🧮 Algorithm Complexity Analyzer

🎯 A extensão mais avançada do VS Code para análise de complexidade de algoritmos em tempo real com IA integrada, interface profissional na Activity Bar e visualizações interativas de última geração.

📋 Índice

• 🎯 Visão Geral
• 🚀 Interface Profissional
• ✨ Funcionalidades Principais
• 🚀 Funcionalidades Avançadas
• 📊 Análises Suportadas
• 💻 Linguagens Suportadas
• 🎮 Como Usar
• ⚙️ Configurações
• 📈 Exemplos Práticos
• 🎓 Para Educadores
• 🔧 Instalação
• 📚 Comandos Completos

🎯 Visão Geral

O Algorithm Complexity Analyzer é uma ferramenta revolucionária que transforma a forma como você analisa e compreende algoritmos. Com tecnologia de ponta e interface intuitiva, oferece análise em tempo real, visualizações interativas e sugestões de otimização automatizadas.

🌟 Destaques

• ⚡ Análise em Tempo Real: Detecta complexidade enquanto você digita
• 🎨 Visualizações Interativas: Gráficos, heatmaps e dashboards personalizados
• 🤖 IA Integrada: Sugestões automáticas de otimização
• 📚 Centro de Aprendizado: Modo educativo com tutoriais interativos
• 🔍 Detecção de Padrões: Identifica padrões algorítmicos automaticamente

🚀 Interface Profissional

📌 Activity Bar Integrada

Nossa extensão oferece uma interface profissional e elegante diretamente na Activity Bar do VS Code, proporcionando acesso rápido e organizado a todas as funcionalidades.

🎯 Dashboard Principal

📊 Dashboard
├── 📈 Métricas em tempo real
├── 🎯 Análises recentes
├── 📊 Gráficos de performance
└── 🚀 Acesso rápido a ferramentas

🛠️ Analysis Tools

🛠️ Analysis Tools
├── 📊 Analyze Current File
├── ⚖️ Compare Algorithms
├── 🚀 Performance Test
├── 🧠 Memory Analysis
├── 🔄 Recursion Depth
├── 🎬 Visualize Execution
├── ⚡ Algorithm Optimizer
├── 🔥 Complexity Heatmap
├── 🔍 Pattern Detector
└── ✨ Code Quality Analysis

📈 Analysis History

📈 Analysis History
├── 🟢 Recent successful analyses
├── 🟠 Performance comparisons
├── 🔴 Complexity alerts
├── 📊 Trends and patterns
└── 🗑️ History management

⚙️ Smart Settings

⚙️ Settings
├── 🔧 Analysis Settings
│   ├── ✅ Real-time Analysis
│   ├── ✅ Inline Complexity
│   └── ❌ Auto Run Tests
├── 🤖 AI Settings
│   ├── ✅ Gemini AI Enabled
│   ├── 🔑 API Key Status
│   └── 🔧 Test Connection
└── 🛠️ Tools & Features
    ├── 📚 Big O Guide
    ├── 📖 Algorithm Library
    ├── 🎓 Learning Mode
    └── 🗑️ Clear History

🎨 Design Profissional

• 🎯 Interface Intuitiva: Navegação clara e organizada
• 📱 Responsiva: Adapta-se perfeitamente ao layout do VS Code
• 🌙 Dark Theme: Design moderno que complementa o VS Code
• ⚡ Performance: Interface leve e responsiva
• 🔄 Real-time Updates: Atualizações automáticas de status

🚀 Fluxo de Trabalho Otimizado

1. 📌 Clique no ícone na Activity Bar para abrir o painel
2. 🎯 Selecione a ferramenta desejada no Analysis Tools
3. 📊 Visualize resultados no Dashboard integrado
4. 📈 Acompanhe histórico de análises anteriores
5. ⚙️ Configure preferências no painel de Settings

✨ Funcionalidades Principais

📊 Análise de Complexidade Avançada

• Detecção automática de complexidade Big O
• Análise linha por linha do código
• Identificação de worst-case, best-case e average-case
• Suporte para algoritmos recursivos e iterativos

🎬 Visualização de Execução Interativa

• Simulação step-by-step da execução
• Controles de reprodução (play, pause, step)
• Rastreamento de variáveis em tempo real
• Contadores de operações e tempo

🎯 Dashboard Profissional

• Gráficos de crescimento de complexidade
• Comparação de múltiplos algoritmos
• Métricas de performance detalhadas
• Histórico de análises

⚡ Comparação de Performance

• Teste A/B entre implementações
• Benchmarks automatizados
• Análise de escalabilidade
• Recomendações de melhorias

🚀 Funcionalidades Avançadas

🤖 Integração com Google Gemini AI

A extensão integra Google Gemini AI para análises ultra-avançadas:

🤖 Recursos de IA Integrados
├── 🧠 Análise de Complexidade com IA
├── ⚡ Otimizador de Código Automático
├── 🔄 Conversor de Linguagens
├── 📝 Geração de Exercícios Personalizados
├── 📊 Análise Preditiva de Performance
├── 🎯 Sugestões Contextuais Inteligentes
├── 📚 Documentação Automática
└── 🏆 Sistema de Gamificação IA

🧠 Análise de Complexidade com IA

• Detecção Automática: Identifica complexidades mesmo em código complexo
• Explicação Detalhada: IA explica por que o código tem determinada complexidade
• Casos Edge: Detecta edge cases que podem afetar performance
• Padrões Não-Óbvios: Identifica problemas de performance sutis

⚡ Otimizador de Código Automático

• Refatoração Inteligente: Sugere mudanças específicas no código
• Preservação de Funcionalidade: Mantém comportamento original
• Múltiplas Abordagens: Oferece diferentes estratégias de otimização
• Estimativa de Ganho: Calcula melhoria esperada de performance

🔄 Conversor de Linguagens

• Tradução Inteligente: Converte algoritmos entre linguagens
• Preservação de Padrões: Mantém padrões idiomáticos de cada linguagem
• Otimização Específica: Aproveita features únicos de cada linguagem
• Análise Comparativa: Mostra diferenças de performance entre versões

📝 Geração de Exercícios Personalizados

• Nível Adaptativo: Exercícios baseados no seu progresso
• Foco em Fraquezas: Identifica conceitos que precisam de reforço
• Múltiplas Dificuldades: Do básico ao avançado
• Feedback Instantâneo: Correção e explicação em tempo real

🧠 Memory Usage Analysis

📈 Análise Completa de Memória
├── 📊 Complexidade espacial (Space Complexity)
├── 🔍 Detecção de vazamentos de memória
├── 📋 Mapeamento de alocações
└── 💡 Sugestões de otimização de memória

🔄 Recursion Depth Analysis

🌳 Análise de Recursão Avançada
├── 📏 Profundidade máxima da recursão
├── 🔄 Detecção de tail recursion
├── 📊 Visualização da árvore de chamadas
└── ⚡ Sugestões de iterativização

⚡ Algorithm Optimizer (IA)

🤖 Otimizador Inteligente
├── 🎯 Detecção automática de gargalos
├── 💡 Sugestões de refatoração
├── 📈 Estimativas de melhoria
└── 🔄 Transformações automáticas

🔥 Complexity Heatmap

🎨 Mapa de Calor Visual
├── 🌡️ Gradiente de complexidade por linha
├── 🎯 Identificação de hotspots
├── 📊 Escala de cores intuitiva
└── 🔍 Zoom e navegação

🏗️ Data Structure Recommender

🏛️ Recomendador Inteligente
├── 📋 Análise do uso atual
├── 💡 Sugestões contextuais
├── ⚡ Comparação de performance
└── 📚 Exemplos de implementação

🔍 Algorithm Pattern Detector

🕵️ Detector de Padrões
├── 🔄 Padrões algorítmicos clássicos
├── 📊 Nível de confiança
├── ⚠️ Anti-padrões identificados
└── 🎯 Sugestões de melhorias

📈 Performance Profiling

🚀 Profiling Avançado
├── ⏱️ Métricas de tempo real
├── 📊 Breakdown de operações
├── 🎯 Identificação de gargalos
└── 📈 Tendências de performance

✨ Code Quality Analysis

💎 Análise de Qualidade
├── 📊 Score geral de qualidade
├── 📖 Métricas de legibilidade
├── 🛡️ Análise de manutenibilidade
└── 🔧 Sugestões de melhoria

📚 Algorithm Library - Biblioteca Completa (35+ Algoritmos)

A extensão inclui uma biblioteca completa com mais de 35 algoritmos implementados e analisados:

📖 Biblioteca de Algoritmos Completa
├── 🔄 Algoritmos de Ordenação (8 exemplos)
│   ├── Bubble Sort, Selection Sort, Insertion Sort
│   ├── Merge Sort, Quick Sort, Heap Sort
│   ├── Radix Sort, Bucket Sort
│   └── Análise comparativa completa
│
├── 🔍 Algoritmos de Busca (6 exemplos)
│   ├── Linear Search, Binary Search
│   ├── Jump Search, Interpolation Search
│   ├── Exponential Search, Ternary Search
│   └── Complexidade por tipo de dados
│
├── 🌐 Algoritmos de Grafos (8 exemplos)
│   ├── BFS, DFS, Dijkstra
│   ├── Bellman-Ford, Floyd-Warshall
│   ├── Kruskal, Prim, Topological Sort
│   └── Análise de conectividade
│
├── 🧩 Programação Dinâmica (5 exemplos)
│   ├── Fibonacci, Longest Common Subsequence
│   ├── Knapsack Problem, Coin Change
│   ├── Edit Distance
│   └── Otimizações bottom-up vs top-down
│
├── 📋 Estruturas de Dados (4 exemplos)
│   ├── Stack, Queue, LinkedList
│   ├── Binary Tree, Hash Table
│   └── Comparações de performance
│
└── 🔧 Algoritmos Especializados (4 exemplos)
    ├── String Matching (KMP, Rabin-Karp)
    ├── Mathematical (GCD, Prime Check)
    └── Backtracking (N-Queens, Sudoku)

🎯 Cada Algoritmo Inclui:

• 📝 Código Comentado: Implementação completa em múltiplas linguagens
• 📊 Análise de Complexidade: Tempo e espaço detalhados
• 🧪 Casos de Teste: Exemplos práticos de uso
• 📈 Benchmarks: Comparação de performance real
• 💡 Casos de Uso: Quando usar cada algoritmo
• ⚡ Otimizações: Variações e melhorias possíveis

🔄 Algoritmos de Ordenação - Análise Completa:

🔍 Algoritmos de Busca - Performance por Cenário:

🌐 Algoritmos de Grafos - Aplicações Práticas:

🎓 Complexity Learning Mode

🎯 Modo Educativo Interativo
├── 📚 Tutoriais passo a passo
├── 🎮 Demos interativas
├── 🧠 Quizzes e exercícios
├── 📊 Visualizações didáticas
└── 🏆 Sistema de progresso

📊 Análises Suportadas

🧮 Complexidades Temporais (Big O Notation)

A notação Big O descreve como o tempo de execução de um algoritmo cresce em relação ao tamanho da entrada. É a ferramenta fundamental para analisar eficiência algoritmica.

🧠 Complexidades Espaciais

Analisa quanto espaço de memória um algoritmo consome.

🎯 Análise de Casos (Best, Average, Worst)

🚀 Crescimento Comparativo (Referência Visual)

Para n = 1,000 elementos:

• O(1): 1 operação ⚡
• O(log n): 10 operações ⚡
• O(n): 1,000 operações ✅
• O(n log n): 10,000 operações ⚠️
• O(n²): 1,000,000 operações 🚨
• O(2ⁿ): Mais que átomos no universo 💀

📈 Regras Práticas de Big O

1. Ignore constantes: O(2n) = O(n)
2. Foque no termo dominante: O(n² + n) = O(n²)
3. Analise worst-case por padrão
4. Considere espaço E tempo
5. Meça performance real para confirmação

💻 Linguagens e Tecnologias Suportadas

🌟 Linguagens com Suporte Completo

JavaScript/TypeScript 🟨

• Análise Completa: Detect complexidade em Node.js, React, Vue, Angular
• ES6+ Features: Arrow functions, async/await, destructuring
• Frameworks: Express, React hooks, Vue composition API
• Exemplos Únicos:

  // O(n) - Map operation
  const doubled = arr.map(x => x * 2);
  
  // O(n²) - Nested array operations
  matrix.forEach(row => row.forEach(cell => process(cell)));
  

Python 🐍

• Bibliotecas Científicas: NumPy, Pandas, SciPy análise otimizada
• Estruturas Nativas: List comprehensions, generators, decorators
• ML/AI Libraries: TensorFlow, PyTorch complexity detection
• Exemplos Únicos:

  # O(n) - List comprehension
  squares = [x**2 for x in range(n)]
  
  # O(n log n) - Built-in sorting
  sorted_data = sorted(dataset, key=lambda x: x.value)
  

C/C++ ⚡

• Otimizações de Sistema: Memory-level analysis, pointer arithmetic
• STL Containers: Vector, map, set complexity detection
• Template Analysis: Generic algorithm complexity
• Exemplos Únicos:

  // O(log n) - Binary search tree
  auto it = std::set.find(value);
  
  // O(1) - Vector access
  int val = vec[index];
  

Java ☕

• Collections Framework: ArrayList, HashMap, TreeSet analysis
• Stream API: Parallel streams, lambda operations
• Concurrency: Thread-safe collections complexity
• Exemplos Únicos:

  // O(n) - Stream processing
  list.stream().filter(x -> x > 0).collect(toList());
  
  // O(1) - HashMap operations
  map.put(key, value);
  

🚀 Linguagens em Desenvolvimento

🎯 Recursos Específicos por Linguagem

JavaScript/TypeScript

• Async Patterns: Promise chains, async/await complexity
• React Performance: Component re-render analysis, hooks dependency
• Node.js: Event loop impact, streaming operations
• Bundle Analysis: Webpack chunks, dynamic imports

Python

• Data Science: Pandas operations complexity, NumPy vectorization
• ML Pipelines: Scikit-learn model training complexity
• Web Frameworks: Django ORM queries, Flask route optimization
• Async Python: AsyncIO pattern detection

C/C++

• Memory Management: Stack vs heap allocation analysis
• Template Metaprogramming: Compile-time complexity
• STL Algorithms: std::sort, std::find complexity detection
• CUDA/OpenMP: Parallel processing analysis

Java

• JVM Performance: Garbage collection impact analysis
• Spring Boot: Bean creation, dependency injection complexity
• Concurrency: ForkJoinPool, CompletableFuture analysis
• Reactive Streams: RxJava operation complexity

🔧 Detecção Automática de Contexto

A extensão detecta automaticamente:

• Framework usado (React, Vue, Django, Spring, etc.)
• Padrões específicos da linguagem
• Bibliotecas externas e suas complexidades
• Paradigmas (funcional, OOP, procedural)
• Versão da linguagem e features utilizadas

📊 Métricas Especializadas

🎓 Exemplos Comparativos Entre Linguagens

Busca Binária - Implementação Comparativa:

JavaScript:

// O(log n)
function binarySearch(arr, target) {
    let left = 0, right = arr.length - 1;
    while (left <= right) {
        const mid = Math.floor((left + right) / 2);
        if (arr[mid] === target) return mid;
        arr[mid] < target ? left = mid + 1 : right = mid - 1;
    }
    return -1;
}

Python:

# O(log n)
def binary_search(arr, target):
    left, right = 0, len(arr) - 1
    while left <= right:
        mid = (left + right) // 2
        if arr[mid] == target:
            return mid
        elif arr[mid] < target:
            left = mid + 1
        else:
            right = mid - 1
    return -1

C++:

// O(log n)
int binarySearch(vector<int>& arr, int target) {
    int left = 0, right = arr.size() - 1;
    while (left <= right) {
        int mid = left + (right - left) / 2;
        if (arr[mid] == target) return mid;
        if (arr[mid] < target) left = mid + 1;
        else right = mid - 1;
    }
    return -1;
}

Java:

// O(log n)
public static int binarySearch(int[] arr, int target) {
    int left = 0, right = arr.length - 1;
    while (left <= right) {
        int mid = left + (right - left) / 2;
        if (arr[mid] == target) return mid;
        if (arr[mid] < target) left = mid + 1;
        else right = mid - 1;
    }
    return -1;
}

🎮 Como Usar

🚀 Início Rápido (30 segundos)

1. Instalar a extensão

   VS Code → Extensions → Search "Algorithm Complexity Analyzer"
   

2. Acessar a Activity Bar

   🔍 Clique no ícone 📊 na Activity Bar (barra lateral esquerda)
   📌 O painel Algorithm Complexity Analyzer será aberto
   

3. Abrir arquivo de código

   function bubbleSort(arr) {
       for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
           for (let j = 0; j < arr.length - 1; j++) {
               if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                   [arr[j], arr[j + 1]] = [arr[j + 1], arr[j]];
               }
           }
       }
   }
   

4. Executar análise (3 formas diferentes)

   📌 Activity Bar → Analysis Tools → "📊 Analyze Current File"
   💨 Atalho: Ctrl+Alt+A
   🎯 Command Palette: Ctrl+Shift+P → "📊 Analyze Algorithm Complexity"
   

5. Ver resultados 🎉

   • 📊 Dashboard: Visualização completa no painel integrado
   • 📈 History: Análise adicionada automaticamente ao histórico
   • 🎯 Resultados: Complexidade detectada O(n²)
   • 💡 Sugestão: "Considere usar merge sort para O(n log n)"

🎯 Fluxo de Trabalho Avançado

graph TD
    A[Escrever Código] --> B[Análise Automática]
    B --> C[Visualizar Resultados]
    C --> D[Otimizar com Sugestões]
    D --> E[Comparar Performance]
    E --> F[Validar Melhorias]
    F --> A

⚙️ Configurações

🔧 Configurações Básicas

{
  "algorithmAnalyzer.enableRealTimeAnalysis": true,
  "algorithmAnalyzer.showComplexityInline": true,
  "algorithmAnalyzer.autoRunTests": false,
  "algorithmAnalyzer.theme": "dark",
  "algorithmAnalyzer.language": "pt-BR"
}

🎨 Configurações Avançadas

{
  "algorithmAnalyzer.heatmap.enabled": true,
  "algorithmAnalyzer.heatmap.opacity": 0.7,
  "algorithmAnalyzer.profiling.sampleRate": 1000,
  "algorithmAnalyzer.ai.suggestions": true,
  "algorithmAnalyzer.learning.mode": "interactive",
  "algorithmAnalyzer.notifications.level": "info"
}

🤖 Configurações de IA (Google Gemini)

{
  "algorithmAnalyzer.useGeminiAI": true,
  "algorithmAnalyzer.geminiApiKey": "sua-chave-api-aqui",
  "algorithmAnalyzer.enableDeepAnalysis": true,
  "algorithmAnalyzer.enableSmartSuggestions": true,
  "algorithmAnalyzer.enablePredictiveAnalysis": true,
  "algorithmAnalyzer.enableAutoDocumentation": true,
  "algorithmAnalyzer.enableCodeQualityCheck": true
}

🎓 Configurações Educacionais

{
  "algorithmAnalyzer.learning.mode": "interactive",
  "algorithmAnalyzer.enableClassroomMode": true,
  "algorithmAnalyzer.showStepByStepExecution": true,
  "algorithmAnalyzer.enableComplexityVisualization": true,
  "algorithmAnalyzer.enableBenchmarking": true,
  "algorithmAnalyzer.generatePracticeExercises": true
}

🎯 Configurações por Projeto

// .vscode/settings.json
{
  "algorithmAnalyzer.project.optimizationLevel": "aggressive",
  "algorithmAnalyzer.project.targetComplexity": "O(n log n)",
  "algorithmAnalyzer.project.excludePatterns": ["test/**", "docs/**"]
}

📈 Exemplos Práticos e Casos de Estudo

🔍 Exemplo 1: Otimização de Busca - Two Sum Problem

❌ Abordagem Naive (O(n²)):

function findPairs(arr, target) {
    // Força bruta - compara todos os pares
    for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
        for (let j = i + 1; j < arr.length; j++) {
            if (arr[i] + arr[j] === target) {
                return [i, j];
            }
        }
    }
    return null;
}

// Análise: Para n=1000, executa ~500,000 comparações

✅ Solução Otimizada com Hash Map (O(n)):

function findPairs(arr, target) {
    const map = new Map();

    for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
        const complement = target - arr[i];

        if (map.has(complement)) {
            return [map.get(complement), i];
        }

        map.set(arr[i], i);
    }

    return null;
}

// Análise: Para n=1000, executa apenas ~1000 operações

📊 Resultado da Análise:

• Melhoria de Performance: 500x mais rápido para arrays grandes
• Trade-off Espaço-Tempo: +O(n) memória para -O(n²) tempo
• Ponto de Break-even: Vantajoso para arrays > 50 elementos
• Uso de Memória: ~24 bytes por elemento (JavaScript)

🎯 Cenários de Aplicação:

• ✅ Use Hash Map quando: n > 100, memória disponível, lookups frequentes
• ✅ Use Força Bruta quando: n < 50, memória limitada, implementação simples

🧮 Exemplo 2: Fibonacci - Evolução de Otimizações

🔄 Versão 1: Recursão Ingênua (O(2ⁿ)):

def fibonacci_naive(n):
    """Complexidade exponencial - evite para n > 35"""
    if n <= 1:
        return n
    return fibonacci_naive(n-1) + fibonacci_naive(n-2)

# Problema: Recalcula os mesmos valores repetidamente
# fib(5) = fib(4) + fib(3)
# fib(4) = fib(3) + fib(2)  <- fib(3) calculado novamente!

⚡ Versão 2: Memoização Top-Down (O(n)):

def fibonacci_memo(n, memo={}):
    """Recursão com cache - bom para compreensão"""
    if n in memo:
        return memo[n]

    if n <= 1:
        return n

    memo[n] = fibonacci_memo(n-1, memo) + fibonacci_memo(n-2, memo)
    return memo[n]

# Cada valor calculado apenas uma vez
# Espaço: O(n) para cache + O(n) para call stack

🚀 Versão 3: Dynamic Programming Bottom-Up (O(n)):

def fibonacci_dp(n):
    """Iterativo - melhor para performance"""
    if n <= 1:
        return n

    dp = [0] * (n + 1)
    dp[1] = 1

    for i in range(2, n + 1):
        dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]

    return dp[n]

# Espaço: O(n) apenas para array
# Tempo: O(n) com operações simples

⚡ Versão 4: Space-Optimized (O(1)):

def fibonacci_optimal(n):
    """Otimização de espaço - apenas O(1) memória"""
    if n <= 1:
        return n

    prev, curr = 0, 1

    for i in range(2, n + 1):
        prev, curr = curr, prev + curr

    return curr

# Melhor de todos os mundos: O(n) tempo, O(1) espaço

📊 Comparação Detalhada de Performance:

🎓 Lições Aprendidas:

1. Identificar subproblemas repetidos é chave para otimização
2. Memoização vs DP: Memoização é mais intuitiva, DP é mais eficiente
3. Space-time tradeoffs: Às vezes podemos melhorar ambos
4. Escolha da técnica: Depende do contexto e constraints

🔍 Exemplo 3: Ordenação - Análise Comparativa Completa

🐌 Bubble Sort (O(n²)) - Educational Only:

function bubbleSort(arr) {
    const n = arr.length;
    let swaps = 0;

    for (let i = 0; i < n; i++) {
        let swapped = false;

        for (let j = 0; j < n - i - 1; j++) {
            if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                [arr[j], arr[j + 1]] = [arr[j + 1], arr[j]];
                swaps++;
                swapped = true;
            }
        }

        if (!swapped) break; // Otimização: já ordenado
    }

    console.log(`Bubble Sort: ${swaps} swaps realizados`);
    return arr;
}

⚡ Quick Sort (O(n log n) average) - Production Ready:

function quickSort(arr, low = 0, high = arr.length - 1) {
    if (low < high) {
        const pi = partition(arr, low, high);

        quickSort(arr, low, pi - 1);    // Esquerda
        quickSort(arr, pi + 1, high);   // Direita
    }
    return arr;
}

function partition(arr, low, high) {
    const pivot = arr[high];
    let i = low - 1;

    for (let j = low; j < high; j++) {
        if (arr[j] < pivot) {
            i++;
            [arr[i], arr[j]] = [arr[j], arr[i]];
        }
    }

    [arr[i + 1], arr[high]] = [arr[high], arr[i + 1]];
    return i + 1;
}

🛡️ Merge Sort (O(n log n) guaranteed) - Stable & Predictable:

function mergeSort(arr) {
    if (arr.length <= 1) return arr;

    const mid = Math.floor(arr.length / 2);
    const left = mergeSort(arr.slice(0, mid));
    const right = mergeSort(arr.slice(mid));

    return merge(left, right);
}

function merge(left, right) {
    let result = [];
    let i = 0, j = 0;

    while (i < left.length && j < right.length) {
        if (left[i] <= right[j]) {
            result.push(left[i++]);
        } else {
            result.push(right[j++]);
        }
    }

    return result.concat(left.slice(i)).concat(right.slice(j));
}

📊 Análise Comparativa de Algoritmos de Ordenação:

🎯 Recomendações por Cenário:

• Pequenos Arrays (n < 50): Insertion Sort
• Dados Parcialmente Ordenados: Insertion Sort ou Bubble Sort otimizado
• Garantia de Performance: Merge Sort ou Heap Sort
• Memória Limitada: Quick Sort ou Heap Sort
• Estabilidade Necessária: Merge Sort
• Performance Geral: Quick Sort (implementação cuidadosa)

🔍 Exemplo 4: Estruturas de Dados - HashMap vs Array

📊 Cenário: Sistema de cache com 10,000 usuários

❌ Implementação com Array (O(n)):

class UserCacheArray {
    constructor() {
        this.users = []; // [{id, name, data}, ...]
    }

    // O(n) - Busca linear
    getUser(id) {
        return this.users.find(user => user.id === id);
    }

    // O(n) - Verifica se existe + adiciona
    addUser(user) {
        if (!this.getUser(user.id)) {
            this.users.push(user);
        }
    }

    // O(n) - Busca + remoção
    removeUser(id) {
        const index = this.users.findIndex(user => user.id === id);
        if (index !== -1) {
            this.users.splice(index, 1);
        }
    }
}

// Para 10,000 usuários: ~5,000 comparações por busca

✅ Implementação com HashMap (O(1)):

class UserCacheMap {
    constructor() {
        this.users = new Map(); // id -> {name, data}
    }

    // O(1) - Acesso direto
    getUser(id) {
        return this.users.get(id);
    }

    // O(1) - Inserção direta
    addUser(user) {
        this.users.set(user.id, user);
    }

    // O(1) - Remoção direta
    removeUser(id) {
        return this.users.delete(id);
    }

    // Bonus: O(1) para verificar existência
    hasUser(id) {
        return this.users.has(id);
    }
}

// Para 10,000 usuários: ~1 operação por busca

⚡ Performance Benchmark Real:

// Teste com 10,000 usuários
const arrayCache = new UserCacheArray();
const mapCache = new UserCacheMap();

// Popular com dados
for (let i = 0; i < 10000; i++) {
    const user = {id: i, name: `User${i}`, data: `Data${i}`};
    arrayCache.addUser(user);
    mapCache.addUser(user);
}

// Benchmark: 1000 buscas aleatórias
console.time('Array Cache');
for (let i = 0; i < 1000; i++) {
    const randomId = Math.floor(Math.random() * 10000);
    arrayCache.getUser(randomId);
}
console.timeEnd('Array Cache'); // ~45ms

console.time('Map Cache');
for (let i = 0; i < 1000; i++) {
    const randomId = Math.floor(Math.random() * 10000);
    mapCache.getUser(randomId);
}
console.timeEnd('Map Cache'); // ~0.8ms

// Resultado: Map é ~56x mais rápido!

🎓 Insights Importantes:

• Escolha da estrutura de dados é crucial para performance
• O(1) vs O(n) faz diferença real em aplicações
• Trade-offs: Map usa mais memória, mas ganha em velocidade
• Ponto de break-even: Map vence para > 100 elementos

🎓 Para Educadores

📚 Recursos Pedagógicos

🎯 Modo Classroom

• Dashboard do Professor: Visualize o progresso de todos os alunos
• Exercícios Padronizados: Biblioteca de problemas graduados
• Relatórios Automáticos: Análise detalhada do aprendizado
• Gamificação: Sistema de pontos e conquistas

📊 Métricas de Aprendizado

🎓 Analytics Educacionais
├── ⏱️ Tempo médio por exercício
├── 🎯 Taxa de acerto por conceito
├── 📈 Progressão da complexidade
├── 🔄 Padrões de erro comuns
└── 💡 Sugestões personalizadas

🧪 Laboratório Virtual

• Ambiente Sandbox: Teste algoritmos sem setup
• Datasets Pré-configurados: Casos de teste padronizados
• Comparações Lado a Lado: Múltiplas implementações
• Exportação de Resultados: Relatórios em PDF/HTML

🎮 Exercícios Interativos

Nível Iniciante 🌱

1. Loops Simples - Identificar O(n) vs O(1)
2. Busca Linear - Compreender worst-case
3. Arrays vs Listas - Trade-offs de estruturas

Nível Intermediário 🚀

1. Sorting Algorithms - Comparar bubble, merge, quick
2. Nested Loops - Detectar O(n²) e otimizar
3. Recursão - Fibonacci, factoriais, árvores

Nível Avançado 🏆

1. Dynamic Programming - Memoização e bottom-up
2. Graph Algorithms - DFS, BFS, Dijkstra
3. Space-Time Tradeoffs - Balancear memória e velocidade

🔧 Instalação

📦 Via VS Code Marketplace

1. Abra VS Code
2. Vá para Extensions (Ctrl+Shift+X)
3. Busque "Algorithm Complexity Analyzer"
4. Clique "Install"

💻 Via Command Line

code --install-extension algorithm-tools.algorithm-complexity-analyzer

🛠️ Desenvolvimento Local

git clone https://github.com/estevam5s/algorithm-complexity-analyzer.git
cd algorithm-complexity-analyzer
npm install
code .
# Pressione F5 para debug

🐳 Via Docker (Para Testes)

docker run -p 8080:8080 algorithm-analyzer:latest

📚 Comandos Completos

📌 Activity Bar - Interface Principal

🎯 Análise Principal

🧠 Análise Avançada

🏗️ Ferramentas de Desenvolvimento

📚 Recursos Educacionais

⚙️ Utilitários

🎛️ Configurações Inteligentes - Activity Bar

🤝 Contribuição

🔧 Como Contribuir

1. Fork o repositório
2. Clone sua fork localmente
3. Crie uma branch para sua feature
4. Implemente as mudanças
5. Teste thoroughly
6. Submit um Pull Request

🐛 Reportar Bugs

• Use o GitHub Issues
• Inclua exemplos de código
• Descreva o comportamento esperado vs atual
• Adicione screenshots se relevante

💡 Sugerir Features

• Abra uma Feature Request
• Descreva o caso de uso
• Explique o benefício para a comunidade

📄 Licença

Este projeto está licenciado sob a MIT License - veja o arquivo LICENSE para detalhes.

🙋‍♂️ Suporte

📞 Canais de Suporte

• 📧 Email: support@algorithm-analyzer.com
• 💬 Discord: Comunidade Algorithm Analyzer
• 📖 Documentação: docs.algorithm-analyzer.com
• 🐛 Issues: GitHub Issues

❓ FAQ

{
  "algorithmAnalyzer.language": "pt-BR" // ou "en-US", "es-ES", "fr-FR"
}