LinkedList e o minimalismo computacional

No começo da minha carreira como desenvolvedor de software, nunca me preocupei muito com o bom uso dos recursos computacionais. Sempre me pareceu que os computadores tinham sempre todos os recursos necessários para os sistemas que eu fazia, por mais complexos que fossem. Aprendi da pior maneira possível o quanto estava errado. Erros de pilha, estouros de memória e outros problemas bizarros foram meus companheiros constantes durante meus primeiros anos de carreira. E tudo isso me fez mudar o meu modo de programar para melhor.

Um bom gerenciamento de recursos é algo que considero essencial para um bom programador. Naturalmente, as linguagens modernas já realizam uma parte do trabalho para você de modo que, podemos programar de forma relativamente despreocupada e considerando que sempre teremos "recursos infinitos". Porém, é sempre bom conhecermos os conceitos por trás do gerenciamento e tirarmos um melhor proveito das linguagens de programação, principalmente das mais antigas. Muitos sistemas por aí são legados ou foram escritos com linguagens onde o gerenciamento dos recursos era controlado principalmente pelo desenvolvedor. Se você se deparar com algum destes sistemas no futuro, é melhor estar preparado.

Porém, como fazer este gerenciamento? Me ajudou bastante neste contexto uma filosofia de vida chamada minimalismo. Ao contrário do que possa parecer, os minimalistas não buscam viver pobres, sem recursos ou passando fome. Um minimalista está sempre em busca do que é realmente necessário para sua vida e isso naturalmente passa pelas suas posses. Para alguns, ter uma biblioteca física é fundamental. Para outros, um leitor de e-books é o suficiente. Enfim, os minimalistas sempre buscam o que é necessário e deste modo, descobrem que não é necessário muito para viver. É um movimento naturalmente oposto ao consumismo, um dos grandes males modernos.

Diante disso, criei este termo, chamado minimalismo computacional onde se busca, através de padrões de programação e recursos da linguagem na qual o programa está escrito, de otimizar os recursos computacionais como memória e processador. Para isso, é necessário um bom conhecimento de padrões de projeto, para criar algoritmos mais eficientes e mais fáceis de manter por qualquer desenvolvedor com conhecimento semelhante, e um profundo conhecimento da linguagem que você está trabalhando, de modo a extrair recursos mais otimizados.

Um exemplo que gosto de utilizar em meus projetos java é o uso da melhor implementação da interface List para criação de listas de armazenamento temporário de informação. Consideremos o seguinte programa:

Diante do exemplo abaixo, qual seria a melhor implementação da lista? Neste caso em específico a solução pode estar mais em qual contexto você vai utilizar esta lista. Uma implementação utilizando ArrayList possui uma melhor performance para buscas, desde que o índice seja conhecido, mas na inserção e remoção de dados pode demorar um pouco mais, já que no pior caso, a lista precisa ser copiada e recalculada quando o limite for atingido. A implementação utilizando LinkedList, pode ser bastante eficiente se os elementos mais buscados forem o primeiro ou o último, e a performance é um pouco melhor para inserção e remoção de dados, já que se trata de uma lista duplamente encadeada. Porém, pela quantidade de ponteiros que são necessários para manter a estrutura, o consumo de memória é um pouco maior do que o ArrayList. No final das contas, a diferença é muito pouca (ou quase zero) se sua lista for muito pequena, mas no caso de grandes quantidades de dados, uma decisão como essa pode afetar diretamente a performance da sua aplicação. Para saber mais sobre a performance destas implementações basta acessar este link.

É justamente sobre isso que se trata o minimalismo computacional: utilizar os melhores recursos e técnicas para extrair o máximo da plataforma que vai executar nossas soluções. Saber como implementar estas soluções pode ser a chave entre sistemas realmente eficientes ou upgrades constantes de hardware para suportar o grande esforço que é rodar a aplicação proposta.