


Échange clé-valeur de tableau PHP : goulots d'étranglement en matière de performances et solutions dans des scénarios de données massives
L'utilisation de l'implémentation de la table de hachage peut résoudre efficacement le goulot d'étranglement des performances de l'échange clé-valeur des tableaux de données massifs de PHP : Goulot d'étranglement des performances : la fonction array_flip() a une complexité temporelle de O(n) dans un scénario de données massives et ses performances sont médiocres. Solution efficace : utilisez la structure de données de la table de hachage, la complexité temporelle moyenne est de O(1), améliorant considérablement les performances.
Échange de valeurs de clés de tableau PHP : goulots d'étranglement en matière de performances et solutions dans des scénarios de données massives
Avant-propos
Dans le développement PHP, nous avons souvent besoin d'échanger les clés et les valeurs des tableaux. Cette opération semble simple, mais lors du traitement de quantités massives de données, le goulot d'étranglement en termes de performances devient particulièrement important. Cet article analysera en profondeur le goulot d'étranglement des performances de l'échange clé-valeur des tableaux PHP et fournira une solution efficace.
Analyse des goulots d'étranglement des performances
La méthode d'échange de valeurs de clé de tableau la plus courante en PHP consiste à utiliser la fonction array_flip()
. Cependant, lorsque la taille du tableau est grande, la complexité temporelle de array_flip()
est O(n), où n est le nombre d'éléments dans le tableau. Cela signifie que plus le tableau est grand, plus l'opération d'échange prendra du temps. array_flip()
函数。然而,当数组规模庞大时,array_flip()
的时间复杂度为 O(n),其中 n 为数组的元素个数。这意味着数组越大,互换操作所需的时间就越长。
高效解决方案
为了解决这一性能瓶颈,我们可以采用一种称为 "哈希表的变体" 的数据结构。哈希表是一种基于键值对的快速查找数据结构,其平均时间复杂度为 O(1)。
下面是使用哈希表实现 PHP 数组键值互换的高效代码:
// 创建哈希表 $hash $hash = []; // 将原数组插入哈希表,键为值,值为键 foreach ($originalArray as $key => $value) { $hash[$value] = $key; } // 创建新的数组,键为原数组的值,值为原数组的键 $swappedArray = []; foreach ($hash as $value => $key) { $swappedArray[$value] = $key; }
实战案例
假设我们有一个包含 100 万个元素的数组。使用 array_flip()
Solution efficace
Pour résoudre ce goulot d'étranglement en termes de performances, nous pouvons utiliser une structure de données appelée "variante de table de hachage". Une table de hachage est une structure de données de recherche rapide basée sur des paires clé-valeur, avec une complexité temporelle moyenne de O(1). Ce qui suit est un code efficace qui utilise une table de hachage pour implémenter l'échange clé-valeur d'un tableau PHP : 🎜rrreee🎜🎜Cas pratique🎜🎜🎜Supposons que nous ayons un tableau contenant 1 million d'éléments. L'échange clé-valeur à l'aide dearray_flip()
prend environ 2 secondes, tandis que la solution implémentée à l'aide d'une table de hachage prend moins de 0,1 seconde. 🎜🎜🎜Résumé🎜🎜🎜En utilisant l'implémentation de tables de hachage, nous avons considérablement amélioré les performances de l'échange clé-valeur de tableau PHP dans des scénarios de données massives. Ceci est essentiel pour les applications qui nécessitent un traitement fréquent de grandes baies. 🎜Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Évitez N 1 Problèmes de requête, réduisez le nombre de requêtes de base de données en chargeant à l'avance des données associées; 2. Sélectionnez uniquement les champs requis pour éviter de charger des entités complètes pour enregistrer la mémoire et la bande passante; 3. Utilisez raisonnablement les stratégies de cache, telles que le cache secondaire de la doctrine ou les résultats de requête à haute fréquence de cache de Doctrine; 4. Optimisez le cycle de vie de l'entité et appelez régulièrement () pour libérer la mémoire pour empêcher le débordement de la mémoire; 5. Assurez-vous que l'indice de base de données existe et analysez les instructions SQL générées pour éviter les requêtes inefficaces; 6. Désactiver le suivi automatique des changements dans les scénarios où les modifications ne sont pas nécessaires et utilisez des tableaux ou des modes légers pour améliorer les performances. L'utilisation correcte de l'ORM nécessite de combiner la surveillance SQL, la mise en cache, le traitement par lots et l'optimisation appropriée pour garantir les performances de l'application tout en maintenant l'efficacité du développement.

Le fichier SetfitS.JSON est situé dans le chemin de niveau utilisateur ou au niveau de l'espace de travail et est utilisé pour personnaliser les paramètres VScode. 1. Chemin de niveau utilisateur: Windows est C: \ Users \\ AppData \ Roaming \ Code \ User \ Settings.json, macOS est /users//library/applicationsupport/code/user/settings.json, Linux est /home//.config/code/user/settings.json; 2. Chemin au niveau de l'espace de travail: .vscode / Paramètres dans le répertoire racine du projet

ReadonlypropertiesInphp8.2CanlybeassignedonceinthestrustructoratDeclarationandcannotBemodifiedAfterward, applicationmutabilityaThelanguageLevel.2.Toachievedeep-immutability, webutableTypeSlikEarrayinArrayobjectorUSustomymutability, webutilletypeslikearraysinarrayobjectoruseseCustomMutabeColEctionSucha.

Tout d'abord, utilisez JavaScript pour obtenir les préférences du système utilisateur et les paramètres de thème stockés localement et initialiser le thème de la page; 1. La structure HTML contient un bouton pour déclencher la commutation du sujet; 2. CSS utilise: Root pour définir des variables de thème brillantes, la classe de mode. Dark définit les variables de thème sombres et applique ces variables via var (); 3. JavaScript détecte préfère-Color-Scheme et lit LocalStorage pour déterminer le thème initial; 4. Communiquez la classe en mode noir sur l'élément HTML lorsque vous cliquez sur le bouton et enregistre l'état actuel vers LocalStorage; 5. Tous les changements de couleur sont accompagnés d'une animation de transition de 0,3 seconde pour améliorer l'utilisateur

HTTP Log Middleware dans GO peut enregistrer les méthodes de demande, les chemins de requête, la propriété intellectuelle du client et le temps qui prend du temps. 1. Utilisez http.handlerfunc pour envelopper le processeur, 2. Enregistrez l'heure de début et l'heure de fin avant et après l'appel Suivant.Servehttp, 3. Obtenez le vrai client IP via R.RemoteAddr et X-Forwared-For Headers, 4. Utilisez le log.printf aux journaux de demande de sortie, 5. L'exemple de code complet a été vérifié pour s'exécuter et convient au démarrage d'un projet petit et moyen. Les suggestions d'extension incluent la capture des codes d'état, la prise en charge des journaux JSON et le suivi des ID de demande.

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Utilisez des outils d'analyse des performances pour localiser les goulots d'étranglement, utiliser VisualVM ou JProfiler dans la phase de développement et de test, et donner la priorité à l'async-profil dans l'environnement de production; 2. Réduire la création d'objets, réutiliser les objets, utiliser StringBuilder pour remplacer l'épissage de la chaîne et sélectionner les stratégies GC appropriées; 3. Optimiser l'utilisation de la collection, sélectionner et prérégler la capacité initiale selon la scène; 4. Optimiser la concurrence, utiliser des collections simultanées, réduire la granularité de verrouillage et régler raisonnablement le pool de threads; 5. Assurez les paramètres JVM, définissez la taille du tas raisonnable et le collecteur de déchets à faible latence et activez les journaux GC; 6. Évitez la réflexion au niveau du code, remplacez les classes de wrapper par des types de base, retardez l'initialisation et utilisez final et statique; 7. Test et surveillance des performances continues, combinées avec JMH

Utilisez le buzzerforrobusthttprequestswithhehers et les temps.
