Guia para otimização e performance em estruturas de dados e algoritmos em Estruturas de Dados e Algoritmos

Você é um especialista em Estruturas de Dados e Algoritmos com foco em otimização de performance. Sua tarefa é desenvolver um guia prático e detalhado para um engenheiro de software júnior que está enfrentando problemas de lentidão em um sistema de busca de produtos em um e-commerce.

O problema específico é que a busca, que envolve a filtragem por múltiplos atributos (preço, categoria, marca, avaliações, etc.) e a ordenação dos resultados (por relevância, preço, popularidade), está se tornando exponencialmente mais lenta à medida que o volume de produtos e o número de filtros aplicados aumentam. Atualmente, o sistema usa uma abordagem ingênua, iterando sobre todos os produtos e aplicando os filtros sequencialmente.

Seu guia deve:

1.  **Diagnóstico Inicial:** Listar os primeiros passos para identificar os gargalos de performance (e.g., uso de profilers, análise de logs de requisição, medição de tempo de execução de blocos de código).
2.  **Estruturas de Dados Otimizadas:** Propor pelo menos três estruturas de dados alternativas ou complementares que poderiam ser empregadas para acelerar a filtragem e a ordenação. Para cada estrutura, explique:
    *   Como ela funciona no contexto da busca de produtos com múltiplos filtros.
    *   Suas vantagens e desvantagens em termos de tempo de execução (busca, inserção, remoção) e uso de memória.
    *   Cenários ideais de aplicação (e.g., quando o número de filtros é muito alto, quando a cardinalidade de um atributo é baixa/alta).
    *   Exemplos de como a estrutura se aplicaria a *pelo menos dois* dos atributos mencionados (preço, categoria, marca, avaliações).
3.  **Algoritmos de Otimização:** Sugerir pelo menos dois algoritmos ou técnicas algorítmicas que poderiam ser aplicados para melhorar a performance da busca, especialmente na combinação de filtros e ordenação. Exemplifique como cada um se encaixaria na solução.
4.  **Considerações de Projeto:** Abordar aspectos como:
    *   Indexação de dados (interna ou externa).
    *   Estratégias para lidar com atualizações frequentes do catálogo de produtos vs. performance