メモリオーバーヘッドなしで大きな文字列を効率的に変更します

メモリ使用量の高い大きな文字列を効率的に変更するには、可変文字列ビルダーまたはバッファーを使用し、ストリーミングを介してチャンクの文字列を処理し、中間文字列コピーを避け、ロープなどの効率的なデータ構造を選択します。具体的には、1）可変操作のためにJavaのPythonおよびStringBuilderのIo.Stringioまたはリストの蓄積を使用します。 2）MMAPを使用して行ごとの読み取りまたはメモリマップファイルを使用して、チャンクの大規模データを処理します。 3）ジェネレーターを使用してコピーを最小限に抑えることにより、大きな文字列のスライスと正規表現を避けます。 4）複雑な編集の場合、ロープやギャップバッファーなどの高度な構造を使用します。これらの戦略は、大規模な文字列の変更を処理する際に、メモリチャーンを集合的に削減し、パフォーマンスを向上させます。

プログラミングで大きな文字列を操作する場合、特に複数の変更を実行するときは、繰り返しの文字列の連結のような無効なアプローチは、高いメモリの使用量とパフォーマンスの低下につながる可能性があります。これは、文字列が通常、多くの言語（Python、Javaなど）で不変であるため、すべての変更が新しいオブジェクトを作成し、コンテンツ全体をコピーするためです。メモリオーバーヘッドを発生させることなく、大きな文字列を効率的に変更する方法は次のとおりです。

可変文字列ビルダーまたはバッファーを使用します

文字列を直接変更する代わりに、効率的な文字列操作のために設計された可変性のある代替品を使用します。

Python： io.StringIOまたはlist蓄積を使用します。

 IOをインポートします

＃大規模または頻繁な付録に対して効率的です
buffer = io.stringio（）
buffer.write（ "初期テキスト"）
buffer.write（ "その他のテキスト"）
result = buffer.getValue（）
buffer.close（）

または、リストにパーツを収集して、次のように参加します。

 parts = []
parts.append（ "パート1"）
parts.append（ "パート2"）
＃...もっと
result = '' .join（parts）＃一度限りの連結

Javaで： StringBuilder （またはStringBufferのためにStringBuffer ）を使用してください。

 stringbuilder sb = new StringBuilder（）;
sb.append（ "start"）;
sb.append（ "middle"）;
sb.append（ "end"）;
文字列結果= sb.toString（）;

これらのアプローチは、繰り返しメモリの割り当てとコピーを避けます。

チャンクのプロセス文字列（ストリーミング）

文字列が大きすぎてメモリに快適に収まることができない場合（たとえば、マルチギガバイトログなど）、完全にロードしないようにしてください。代わりに、ストリーミングまたはメモリマップされたファイルを使用してチャンクで処理します。

例：Pythonのラインごとの大きなファイルの読み取りと変更

def process_large_file（input_path、output_path）：
    open（input_path、 'r'）はfin、open（output_path、 'w'）としてfout：
        FINのラインの場合：
            modified_line = line.replace（ "old"、 "new"）＃または任意の変換
            fout.write（modified_line）

このようにして、小さな部分のみがいつでもメモリにあります。

さらに制御するには、非常に大きなファイルにmmapを使用してください。

 MMAPをインポートします

open（ 'large_file.txt'、 'r'）as f：
    mm = mmap.mmap（f.fileno（）、0）
    ＃長さが許可されている場合は、その場所を変更します
    mm [：] = mm [：]。交換（b'old '、b'new'）
    mm.close（）

incution-courtion：新しいコンテンツが同じサイズまたは小さい場合にのみ機能します。

中間文字列のコピーは避けてください

隠されたコピーを作成する操作に注意してください。

• 大きな文字列をスライスすると、ほとんどの言語で新しいコピーが作成されます。
• 巨大な弦の正規表現操作は、かなりの記憶を消費する可能性があります。

その代わり：

• 変換時に発電機または反復器を使用します。
• より小さくて管理可能なセグメントに作業を破壊します。

例：ジェネレーターベースの変換

def transform_lines（行）：
    線の場合：
        派生line.strip（）。upper（）

finとしてopen（ 'input.txt'）、open（ 'output.txt'、 'w'）として：
    transform_lines（fin）のprocessed_lineの場合：
        fout.write（processed_line '\ n'）

これにより、入力サイズに関係なく、メモリの使用を一定に保ちます。

適切なデータ構造を選択します

複雑な編集（例えば、任意の位置での挿入/削除）については、次のことを検討してください。

• ロープ（編集には効率的な大きなテキスト用の木のような構造）。
• ギャップバッファー（テキストエディターで使用）。

一部の言語にはライブラリがあります。

• Python： pyropes （サードパーティ）
• Java： org.apache.commons.text.StrBuilderなどのカスタム実装またはライブラリ

ロープは、完全なコピーなしでO（log n）挿入と連結を許可します。

大規模な効率的な文字列の変更は、次のようになります。

• 不変の弦楽器の乱用を避けます
• 可変バッファーまたはストリーミングを使用します
• 段階的に処理します
• スマートデータ構造の選択

それは、より少ないコードを書くことではなく、メモリチャーンを減らすことです。
基本的に、シャベルで形を形作ることができれば、一度に1つの雪だるまを建設しないでください。

以上がメモリオーバーヘッドなしで大きな文字列を効率的に変更しますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。