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# Patterns Python -> C (efficienza)
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## 1) Mapping dati: scegliere strutture contigue
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- `list[int/float]` -> buffer contiguo (`int32_t*`, `float*`, `double*`) + `size_t n`
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- `tuple` a campi fissi -> `struct` con tipi espliciti
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- `dict` con chiavi piccole/note -> array indicizzato o enum + switch
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- `set` su dominio ridotto -> bitmap; su dominio ampio -> hash table dedicata
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Pattern consigliato per API:
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```c
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int kernel_run(const float *restrict in, float *restrict out, size_t n);
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## 2) Mapping controllo di flusso
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- List comprehension numerica -> loop `for` con output preallocato
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- `sum(...)` -> accumulatore locale tipizzato
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- Generator pipeline -> passaggi espliciti su buffer intermedi preallocati
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- Evitare callback in hot-path quando una chiamata diretta è possibile
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## 3) Mapping semantica numerica
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- Definire policy per `float` vs `double` prima della traduzione
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- Riprodurre comportamento su NaN/Inf, divisione, modulo e rounding
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- Isolare conversioni int/float fuori dal loop caldo
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## 4) Gestione memoria e ownership
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- Definire ownership in firma funzione e commento API
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- Evitare `malloc/free` per elemento o per iterazione
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- Riusare arena/buffer quando il workload è batch
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- Validare dimensioni e puntatori in ingresso all'inizio della funzione
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## 5) Branch e cache locality
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- Ordinare il branch con caso frequente nel percorso lineare
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- Ridurre dipendenze dati tra iterazioni in loop lunghi
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- Ordinare campi `struct` per ridurre padding e cache miss
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## 6) Error model coerente
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Pattern consigliato:
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```c
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typedef enum {
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KERNEL_OK = 0,
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KERNEL_ERR_NULL = 1,
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KERNEL_ERR_SIZE = 2
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} kernel_status_t;
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```
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Restituire errori prevedibili e senza side effect parziali non documentati.
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## 7) Sequenza pratica di traduzione
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1. Portare codice 1:1 in C per equivalenza funzionale.
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2. Inserire test di parità output.
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3. Profilare la versione C.
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4. Ottimizzare solo le funzioni che dominano runtime.
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