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Explicação

Google Gemini 2.5 Flash-Lite VS OpenAI GPT-5.2

Explique indexação de banco de dados para um desenvolvedor júnior

Você é um engenheiro de software sênior orientando um desenvolvedor júnior que tem escrito consultas SQL há cerca de seis meses, mas nunca criou ou pensou em índices de banco de dados. Ele acabou de reclamar que suas consultas em uma tabela com 10 milhões de linhas estão rodando muito devagar. Escreva uma explicação clara e estruturada sobre indexação de banco de dados para esse público. Sua explicação deve cobrir: 1. O que é um índice de banco de dados e por que ele existe, usando pelo menos uma analogia concreta que um iniciante acharia intuitiva. 2. Como um índice B-tree básico funciona em nível conceitual (não é necessário detalhar algoritmos completos, mas o suficiente para que o leitor entenda por que buscas ficam mais rápidas). 3. As compensações da indexação — quando índices ajudam, quando atrapalham e quais custos eles introduzem. 4. Orientações práticas sobre como decidir quais colunas indexar, incluindo pelo menos dois exemplos realistas de consultas e se/como elas se beneficiariam de um índice. 5. Uma breve nota sobre índices compostos (multicoluna) e por que a ordem das colunas importa. Procure uma explicação que seja completa, porém acessível — evite jargão desnecessário, mas não simplifique demais a ponto de ficar impreciso. O leitor deve terminar sua leitura sentindo-se confiante o suficiente para criar seu primeiro índice e raciocinar sobre se ele ajudará.

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23 Mar 2026 16:59

Resumo

OpenAI GPT-5.2 VS Google Gemini 2.5 Pro

Resuma um trecho sobre a história e a ciência das ilhas de calor urbanas

Leia atentamente o trecho a seguir e escreva um resumo de no máximo 250 palavras. Seu resumo deve preservar todos os pontos-chave listados após o trecho e deve ser escrito como um único ensaio coeso (não em tópicos). --- INÍCIO DO TRECHO --- Ilhas de calor urbanas (IHU) são áreas metropolitanas que apresentam temperaturas significativamente mais altas do que suas áreas rurais circundantes. Esse fenômeno, documentado pela primeira vez pelo meteorologista amador Luke Howard no início do século XIX, quando observou que o centro de Londres era consistentemente mais quente que seus arredores, tornou-se um dos aspectos mais estudados da climatologia urbana. Os registros pioneiros de temperatura de Howard, mantidos entre 1807 e 1830, revelaram que o centro da cidade podia ser até 3,7 graus Fahrenheit mais quente do que locais rurais próximos. Embora suas medições fossem rudimentares pelos padrões modernos, elas estabeleceram as bases para mais de dois séculos de investigação científica sobre como as cidades alteram seus climas locais. As causas primárias das ilhas de calor urbanas são bem compreendidas pelos cientistas contemporâneos. Primeiro, a substituição da vegetação natural e do solo permeável por superfícies impermeáveis, como asfalto, concreto e materiais de cobertura, altera dramaticamente as propriedades térmicas da paisagem. Esses materiais têm baixo albedo, ou seja, absorvem grande parte da radiação solar incidente em vez de refletí‑la de volta para a atmosfera. O concreto, por exemplo, reflete apenas cerca de 10 a 35 por cento da luz solar dependendo de sua idade e composição, enquanto o asfalto novo reflete apenas cerca de 5 por cento. Em contraste, pastagens e florestas normalmente refletem entre 20 e 30 por cento da energia solar incidente. Segundo, o arranjo geométrico dos edifícios nas cidades cria o que os cientistas chamam de cânions urbanos, corredores estreitos entre estruturas altas que aprisionam calor por múltiplas reflexões e reduzem o fluxo de vento, limitando a ventilação natural que ajudaria a dissipar o calor acumulado. Terceiro, fontes de calor antropogênicas — incluindo veículos, unidades de ar‑condicionado, processos industriais e até o calor metabólico de populações humanas densas — contribuem com energia térmica adicional ao ambiente urbano. Em grandes cidades como Tóquio, a emissão de calor antropogênico pode exceder 1.590 watts por metro quadrado em distritos comerciais durante os meses de inverno, um valor que rivaliza com a intensidade da radiação solar incidente em um dia claro. As consequências das ilhas de calor urbanas vão muito além do mero desconforto. Pesquisadores de saúde pública estabeleceram fortes ligações entre temperaturas urbanas elevadas e taxas aumentadas de doenças e mortalidade relacionadas ao calor. Um estudo de referência publicado em 2014 pelos Centers for Disease Control and Prevention constatou que eventos de calor extremo nos Estados Unidos causaram em média 658 mortes por ano entre 1999 e 2009, com os residentes urbanos sendo desproporcionalmente afetados. Populações vulneráveis — incluindo idosos, crianças pequenas, trabalhadores ao ar livre e indivíduos com condições cardiovasculares ou respiratórias pré‑existentes — enfrentam os maiores riscos. Durante a catastrófica onda de calor europeia de 2003, que matou estimadamente 70.000 pessoas no continente, as taxas de mortalidade foram marcadamente maiores nos núcleos urbanos densamente construídos do que em áreas suburbanas ou rurais. Além dos impactos diretos na saúde, as IHU também degradam a qualidade do ar ao acelerar a formação de ozônio ao nível do solo, um poluente prejudicial criado quando óxidos de nitrogênio e compostos orgânicos voláteis reagem na presença de calor e luz solar. Cidades que experimentam efeitos intensos de ilha de calor frequentemente veem concentrações de ozônio dispararem muito acima dos limites seguros em dias quentes de verão, provocando sofrimento respiratório em indivíduos sensíveis e contribuindo para danos pulmonares de longo prazo em populações mais amplas. Os padrões de consumo de energia também são profundamente influenciados pelo efeito de ilha de calor urbana. À medida que as temperaturas sobem, a demanda por ar‑condicionado aumenta, pressionando enormemente as redes elétricas e elevando os custos de energia para residentes e empresas. A U.S. Environmental Protection Agency estima que para cada aumento de 1 grau Fahrenheit na temperatura de verão, a demanda máxima de eletricidade em uma cidade sobe de 1,5 a 2 por cento. Em todo os Estados Unidos, a energia adicional de refrigeração requerida por causa das ilhas de calor urbanas custa estimadamente aos residentes e empresas cerca de 1 bilhão de dólares por ano. Esse aumento no consumo de energia também cria um ciclo de feedback: as usinas geradoras queimam mais combustíveis fósseis para atender à demanda, liberando gases de efeito estufa adicionais e calor residual que aquecem ainda mais a atmosfera, tanto local quanto globalmente. Dessa forma, as ilhas de calor urbanas não são apenas um sintoma da urbanização, mas um contribuinte ativo ao desafio mais amplo das mudanças climáticas. Felizmente, um corpo crescente de pesquisas identificou estratégias de mitigação eficazes. Telhados frios — materiais de cobertura projetados para refletir mais luz solar e absorver menos calor — podem reduzir as temperaturas dos telhados em até 60 graus Fahrenheit em comparação com telhados convencionais escuros. Telhados verdes, que incorporam camadas de vegetação no topo dos edifícios, proporcionam benefícios adicionais incluindo manejo de águas pluviais, melhoria da qualidade do ar e habitat para a fauna urbana. Ao nível da rua, o aumento da cobertura de copas de árvores provou ser uma das intervenções mais custo‑efetivas. Uma árvore de sombra madura pode reduzir as temperaturas do ar local em 2 a 9 graus Fahrenheit por meio de uma combinação de sombreamento e evapotranspiração, o processo pelo qual as plantas liberam vapor d’água na atmosfera, resfriando efetivamente o ar ao redor. Cidades como Melbourne, Austrália, e Singapura lançaram ambiciosos programas de arborização urbana, com Melbourne visando aumentar sua cobertura de copas de 22 por cento para 40 por cento até 2040. Pavimentos frios, que usam materiais mais claros ou reflexivos para ruas e calçadas, representam outra abordagem promissora, com programas‑piloto em Los Angeles mostrando reduções de temperatura de superfície de até 10 graus Fahrenheit em ruas tratadas. Estruturas de política estão começando a alinhar‑se com a ciência. Em 2022, a cidade de Paris adotou um plano abrangente de resfriamento urbano que exige telhados verdes em todos os novos edifícios comerciais, requer superfícies permeáveis em pelo menos 30 por cento dos novos empreendimentos e compromete‑se a plantar 170.000 novas árvores até 2030. O programa CoolRoofs da cidade de Nova York, lançado em 2009, já revestiu mais de 10 milhões de pés quadrados de telhados com material refletivo, e a cidade estima que a iniciativa reduziu a demanda máxima por energia de refrigeração em 10 a 30 por cento nos edifícios participantes. Enquanto isso, Medellín, Colômbia, ganhou reconhecimento internacional por seu projeto "Corredores Verdes", que transformou 18 estradas e 12 cursos d’água em corredores arborizados e exuberantes, reduzindo as temperaturas locais em até 3,6 graus Fahrenheit e rendendo à cidade o Ashden Award de 2019 por sua abordagem inovadora de adaptação climática. Esses exemplos demonstram que, com vontade política e planejamento informado, as cidades podem reduzir de forma significativa a intensidade de suas ilhas de calor e melhorar a qualidade de vida de milhões de moradores. --- FIM DO TRECHO --- Pontos-chave que seu resumo DEVE incluir: 1. Definição de ilhas de calor urbanas e sua descoberta histórica por Luke Howard. 2. Pelo menos três causas das IHU (superfícies impermeáveis com baixo albedo, geometria de cânions urbanos e fontes de calor antropogênicas). 3. Consequências para a saúde, incluindo menção às populações vulneráveis e à onda de calor europeia de 2003. 4. Impacto no consumo de energia e o ciclo de feedback com emissões de gases de efeito estufa. 5. Pelo menos três estratégias de mitigação (por exemplo, telhados frios, telhados verdes, aumento da copa de árvores, pavimentos frios). 6. Pelo menos um exemplo específico de política em nível municipal (Paris, cidade de Nova York ou Medellín). Restrições: - Máximo de 250 palavras. - Escrito como um ensaio coeso, não em tópicos. - Não introduzir informações que não estejam presentes no trecho.

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23 Mar 2026 09:20

Programação

Anthropic Claude Haiku 4.5 VS OpenAI GPT-5.2

Analisador Avançado de Arquivo de Log para um Formato Personalizado

Escreva uma função Python `parse_log(log_content: str) -> list` que analise um arquivo de log com um formato personalizado. A função deve receber o conteúdo do log como uma única string multilinha e retornar uma lista de dicionários, em que cada dicionário representa uma transação concluída com sucesso. **Regras do Formato de Log:** 1. **`START <transaction_id> <timestamp>`**: Marca o início de uma transação. `transaction_id` é uma string sem espaços. `timestamp` é uma string no formato ISO 8601. 2. **`END <transaction_id> <status> <timestamp>`**: Marca o fim de uma transação. O `transaction_id` deve corresponder a uma transação aberta. `status` é uma palavra única (por exemplo, `SUCCESS`, `FAIL`). 3. **`EVENT <key1>=<value1> <key2>="<value with spaces>" ...`**: Representa um evento dentro da transação ativa atual. Consiste em um ou mais pares chave-valor. Valores que contêm espaços devem estar entre aspas duplas. 4. **`COMMENT # <any text>`**: Uma linha de comentário que deve ser ignorada. **Lógica de Processamento:** * A função deve processar as linhas de forma sequencial. * Uma linha `EVENT` está associada à transação iniciada mais recentemente que ainda não foi finalizada. * Uma transação é considerada completa e válida somente se tiver uma linha `START` e uma linha `END` correspondentes com o mesmo `transaction_id`. * A saída deve ser uma lista de dicionários. Cada dicionário representa uma transação concluída e deve ter as seguintes chaves: * `transaction_id` (string) * `start_time` (string) * `end_time` (string) * `status` (string) * `events` (uma lista de dicionários, onde cada dicionário interno representa os pares chave-valor de uma linha `EVENT`). **Tratamento de Erros e Casos de Borda:** * Ignore quaisquer linhas `COMMENT`, linhas em branco ou linhas malformadas que não correspondam aos formatos especificados. * Ignore qualquer `EVENT` que ocorra fora de uma transação ativa (ou seja, antes do primeiro `START` ou após uma transação ter sido fechada). * Se uma nova linha `START` aparecer antes da transação anterior ter sido fechada com um `END`, a transação anterior é considerada "abandonada" e deve ser descartada. A nova linha `START` inicia uma nova transação. * Qualquer transação que permaneça aberta ao final do arquivo de log também é considerada "abandonada" e não deve ser incluída na saída final.

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23 Mar 2026 08:42

Design de sistemas

OpenAI GPT-5.2 VS Google Gemini 2.5 Flash

Projetar um serviço de encurtamento de URL

Projete um serviço de encurtamento de URL (similar ao bit.ly ou tinyurl.com) que deve atender às seguintes restrições: 1. O serviço deve suportar 100 milhões de novos encurtamentos de URL por mês. 2. A razão de requisições de leitura (redirecionamento) para gravação (encurtamento) é 100:1. 3. URLs encurtadas devem ser tão curtas quanto possível, mas devem suportar o volume esperado por pelo menos 10 anos. 4. O sistema deve alcançar 99,9% de disponibilidade (uptime). 5. A latência de redirecionamento deve ficar abaixo de 50 ms no percentil 95. 6. O serviço deve lidar com degradação graciosa se um data center ficar offline. No seu desenho, aborde cada uma das seguintes áreas: A) API Design: Defina os principais endpoints da API e seus contratos. B) Data Model and Storage: Escolha uma solução de armazenamento, justifique sua escolha, explique seu esquema e estime o armazenamento total necessário ao longo de 10 anos. C) Short URL Generation: Descreva seu algoritmo para gerar códigos curtos. Discuta como evita colisões e qual conjunto de caracteres e comprimento você escolheu, com uma justificativa matemática de por que o espaço de chaves é suficiente. D) Scaling and Performance: Explique como você escalaria leituras e gravações de forma independente. Descreva sua estratégia de cache, incluindo política de expulsão (eviction) e taxa de acerto esperada. Explique como você atende ao requisito de latência de 50 ms no p95. E) Reliability and Fault Tolerance: Descreva como o sistema lida com falhas de data center, a estratégia de replicação de dados e quais trade-offs você faz entre consistência e disponibilidade (refira-se ao teorema CAP). F) Trade-off Discussion: Identifique pelo menos dois trade-offs significativos de projeto que você fez e explique por que escolheu uma opção sobre a outra, incluindo o que você sacrificaria e ganharia. Apresente sua resposta como um plano estruturado com seções claras correspondendo às letras A até F.

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22 Mar 2026 21:21

Persuasão

Google Gemini 2.5 Flash-Lite VS OpenAI GPT-5.2

Convencer um Conselho Escolar Cético a Adotar um Horário de Início Mais Tarde para o Ensino Médio

Você é um pai e defensor da saúde comunitária que está se dirigindo ao conselho escolar local em uma reunião pública. O conselho está cético quanto a mudar o atual horário de início do ensino médio das 7:30 AM para as 8:30 AM, principalmente por preocupações sobre custos de agendamento de ônibus, conflitos com atividades extracurriculares e horários de trabalho dos pais. Escreva um discurso persuasivo (600–900 palavras) com o objetivo de convencer o conselho a adotar o horário de início mais tarde. Seu discurso deve: 1. Reconhecer e abordar diretamente pelo menos três objeções específicas que o conselho provavelmente levantará (custos, logística e mais uma de sua escolha). 2. Usar pelo menos duas referências a achados de pesquisa reais e bem conhecidos sobre sono de adolescentes e desfechos acadêmicos ou de saúde (você pode parafrasear descobertas gerais de organizações como a American Academy of Pediatrics ou CDC sem precisar de citações exatas). 3. Incluir pelo menos um exemplo concreto ou analogia que torne a questão emocionalmente convincente para os membros do conselho. 4. Manter um tom respeitoso e colaborativo ao longo de todo o discurso — você está pedindo parceria, não fazendo exigências. 5. Terminar com um próximo passo específico e acionável que você está solicitando ao conselho que tome. Seu objetivo é ser genuinamente persuasivo: equilibre logos (evidência e lógica), ethos (credibilidade e respeito) e pathos (ressonância emocional) de forma eficaz.

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22 Mar 2026 20:56

Análise

Google Gemini 2.5 Pro VS OpenAI GPT-5.2

Avaliação de Evidências em uma Decisão de Recall de Produto

A VoltTech, uma empresa de eletrônicos de consumo, fabrica um carregador portátil popular chamado PowerPak 3000. Nos últimos seis meses, a empresa recebeu os seguintes relatos e dados: 1. Reclamações de clientes: 47 relatos do dispositivo superaquecendo durante o uso, de aproximadamente 820.000 unidades vendidas. Destes, 12 clientes relataram queimaduras leves e 3 relataram pequenos incêndios que foram rapidamente contidos. 2. Testes internos: a equipe de garantia de qualidade da VoltTech testou 500 unidades de lotes de produção recentes. Eles descobriram que 2,4% das unidades apresentaram saída térmica mais alta do que o normal sob carga máxima sustentada, mas todas permaneceram dentro do limiar de segurança técnica definido pelo padrão de certificação UL relevante. 3. Um produto similar de um concorrente foi recolhido no mês passado por um problema de superaquecimento comparável, gerando ampla cobertura da mídia e preocupação pública sobre a segurança de carregadores portáteis em geral. 4. Um blog independente de segurança do consumidor publicou um artigo afirmando que o PowerPak 3000 tem uma "falha de projeto perigosa", com base em análise de desmontagem de uma única unidade comprada de um revendedor terceirizado. A VoltTech não verificou se essa unidade era genuína ou falsificada. 5. A equipe jurídica da VoltTech estima que um recall voluntário custaria aproximadamente $14 milhões, enquanto continuar as vendas sem ação e enfrentar litígios potenciais no futuro poderia custar entre $2 milhões (se não ocorrerem incidentes graves) e $40 milhões (se uma ação por lesão grave ou dano à propriedade for bem-sucedida). Analise as evidências acima e recomende se a VoltTech deve emitir um recall voluntário, implementar uma ação corretiva menor (como uma atualização de firmware, adição de rótulo de advertência ou um programa de troca) ou não tomar nenhuma ação. Justifique sua recomendação avaliando a força e as limitações de cada evidência, ponderando os riscos e explicando seu raciocínio de forma clara.

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21 Mar 2026 08:06

Redação empresarial

OpenAI GPT-5.2 VS Google Gemini 2.5 Pro

Escreva um e-mail dirigido ao cliente explicando um atraso significativo no projeto

Você é gerente de projeto em uma empresa de consultoria de software de médio porte. Sua equipe tem desenvolvido um sistema de gestão de inventário personalizado para um cliente do varejo, GreenLeaf Stores. O projeto estava originalmente programado para entregar sua primeira versão pronta para produção em 15 de agosto, mas devido a complicações técnicas inesperadas na integração com o banco de dados legado do cliente e à saída de um desenvolvedor sênior, a entrega será adiada por aproximadamente seis semanas (novo prazo: 26 de setembro). Seu contato no cliente é Dana Morales, VP de Operações da GreenLeaf Stores. Dana tem sido compreensiva, mas está sob pressão da sua própria liderança para ter o sistema em operação antes do início da temporada de compras de fim de ano, em meados de outubro. Escreva um e-mail profissional para Dana que cumpra todos os seguintes pontos: 1. Comunicar claramente o atraso e a nova data de entrega prevista. 2. Explicar brevemente as razões do atraso sem fazer desculpas ou atribuir culpa. 3. Reconhecer o impacto no cronograma comercial da GreenLeaf e demonstrar empatia. 4. Propor pelo menos duas medidas concretas de mitigação que sua empresa tomará para minimizar riscos adicionais e proteger o prazo operacional de outubro. 5. Manter um tom honesto, confiante e que preserve o relacionamento. O e-mail deve incluir uma linha de assunto e ter entre 250 e 400 palavras (excluindo a linha de assunto). Não use texto substituto como "[insert name here]". Escreva o e-mail completo, pronto para envio.

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20 Mar 2026 15:18

Questões educacionais

OpenAI GPT-5.2 VS Google Gemini 2.5 Flash-Lite

Explique o Paradoxo do Navio de Teseu na Filosofia da Identidade

O Navio de Teseu é um dos mais antigos experimentos mentais da filosofia ocidental. Suponha que um navio de madeira seja mantido substituindo gradualmente cada tábua à medida que se deteriora. Depois que cada única tábua original tenha sido substituída, o navio resultante ainda é o Navio de Teseu? Agora suponha que alguém recolha todas as tábuas originais descartadas e as remonte em um navio. Qual dos dois navios, se algum, é o "verdadeiro" Navio de Teseu? Em um ensaio estruturado, aborde todos os itens a seguir: 1. Enuncie o cerne do paradoxo com precisão e explique por que ele representa um problema filosófico genuíno para teorias da identidade. 2. Apresente e avalie criticamente pelo menos três posições filosóficas distintas que tentem resolver o paradoxo (por exemplo, essencialismo mereológico, teoria da continuidade espaço-temporal, quadridimensionalismo/perdurantismo, essencialismo nominal, etc.). Para cada posição, explique sua solução e identifique pelo menos uma objeção significativa. 3. Explique como esse paradoxo se conecta a pelo menos dois domínios do mundo real (por exemplo, identidade pessoal ao longo do tempo, identidade jurídica de corporações, substituição de células biológicas, cópia de arquivos digitais, restauro de artefatos históricos). Para cada domínio, mostre especificamente como o paradoxo se manifesta e quais consequências práticas decorrem. 4. Assuma e defenda sua própria posição fundamentada sobre qual resolução é mais filosoficamente satisfatória, reconhecendo suas limitações.

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20 Mar 2026 10:48

Programação

Google Gemini 2.5 Pro VS OpenAI GPT-5.2

Implemente um Limitador de Taxa Concorrente com Janela Deslizante e Filas de Prioridade

Desenhe e implemente um limitador de taxa (rate limiter) thread-safe em Python que suporte as seguintes funcionalidades: 1. **Limitação de Taxa com Janela Deslizante**: Em vez de usar janelas de tempo fixas, implemente um algoritmo de janela verdadeiramente deslizante. Cada cliente (identificado por uma chave string) tem permissão para no máximo `max_requests` requisições dentro de qualquer janela móvel de `window_seconds` segundos. 2. **Níveis de Prioridade**: Cada requisição tem um nível de prioridade (inteiro 1-5, onde 1 é a prioridade mais alta). Quando o limite de taxa é atingido para um cliente, requisições de prioridade mais baixa (número maior) devem ser rejeitadas primeiro. Especificamente, se uma nova requisição com prioridade P chegar e a janela estiver cheia, o limitador deve verificar se existe alguma requisição na janela atual com prioridade estritamente menor (número maior) que P. Se existir, a requisição de prioridade mais baixa (com o maior número) tem seu slot "revogado" e a nova requisição de prioridade mais alta é admitida. A requisição revogada deve ser registrada para que possa ser reportada. Se não houver requisição de prioridade mais baixa para revogar, a nova requisição é rejeitada. 3. **Permissão de Rajada (Burst Allowance)**: Cada cliente pode opcionalmente ter uma permissão de rajada `burst` (por padrão 0). Isto permite até `burst` requisições adicionais além de `max_requests` em uma janela, mas somente se pelo menos metade da duração da janela tiver passado desde a primeira requisição do cliente na janela atual. 4. **Segurança em Threads (Thread Safety)**: O limitador de taxa deve ser seguro para uso a partir de múltiplas threads concorrentemente. Demonstre isto com um cenário de teste. 5. **Estatísticas**: O limitador deve rastrear estatísticas por cliente: total de requisições admitidas, total rejeitadas, total revogadas (removidas por requisições de maior prioridade) e utilização atual da janela (como float de 0.0 a 1.0). Implemente a seguinte interface: ```python class RateLimiter: def __init__(self, max_requests: int, window_seconds: float, default_burst: int = 0): ... def set_client_burst(self, client_id: str, burst: int) -> None: """Override burst allowance for a specific client.""" ... def allow(self, client_id: str, priority: int = 3, timestamp: float = None) -> bool: """ Check if a request is allowed. If timestamp is None, use current time. Returns True if the request is admitted, False if rejected. """ ... def get_stats(self, client_id: str) -> dict: """ Return a dict with keys: 'admitted', 'rejected', 'revoked', 'utilization' """ ... def get_revoked_log(self, client_id: str) -> list: """ Return a list of (timestamp, priority) tuples for revoked requests for the given client, in chronological order. """ ... ``` Forneça uma implementação completa e executável juntamente com um script de demonstração que: - Cria um limiter com max_requests=5, window_seconds=10.0, default_burst=2 - Simula uma sequência de requisições de dois clientes com prioridades e timestamps variados que exercitem todas as funcionalidades (expiração da janela deslizante, revogação por prioridade, ativação da rajada e rejeição) - Imprime as estatísticas e logs de revogação para cada cliente ao final - Inclui um breve teste multithreaded com pelo menos 4 threads fazendo requisições concorrentes Certifique-se de tratar casos de borda tais como: - Validação do valor de prioridade (deve ser 1-5) - Requisições chegando exatamente nas fronteiras da janela - Múltiplas revogações em sequência - Ativação da permissão de rajada precisamente no marco de metade da janela - IDs de cliente vazios ou desconhecidos em consultas de estatísticas

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19 Mar 2026 14:46

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