ChatGPT membandingkan penggunaan memori dengan dan tanpa penjana PHP untuk set data yang besar.

WBOY
Lepaskan: 2024-07-22 13:11:04
asal
655 人浏览过

ChatGPT compared the memory usage with and without PHP generators for large datasets.

Memvisualisasikan penggunaan memori dengan dan tanpa menggunakan penjana boleh membantu memahami faedah kecekapan. Di bawah ialah perbandingan penggunaan memori dalam dua senario:

  1. Tanpa menggunakan generator (memuatkan semua data ke dalam memori sekaligus).
  2. Menggunakan generator (memuatkan satu item pada satu masa).

Senario 1: Tanpa Penjana

Katakan kita mempunyai fungsi mudah yang mengembalikan susunan nombor dari 0 hingga 999,999. Fungsi ini memuatkan semua data ke dalam memori sekaligus.


Salin selepas log masuk

Penggunaan Memori (Tanpa Penjana)

Apabila fungsi getNumbersArray dipanggil:

  • Memori awal: Rendah, hanya fungsi dan tetapan persekitaran berada dalam ingatan.
  • Semasa pelaksanaan: Semasa gelung berjalan, penggunaan memori meningkat secara linear, menahan kesemua 1,000,000 nombor dalam tatasusunan.
  • Memori puncak: Sangat tinggi, menyimpan semua data dalam ingatan serentak.
  • Selepas pelaksanaan: Memori kekal tinggi sehingga skrip tamat atau tatasusunan dinyahset secara eksplisit.
|            Memory Usage Without Generators           |
|------------------------------------------------------|
| Start    | *                                         |
|          | **                                        |
|          | ***                                       |
|          | ****                                      |
|          | *****                                     |
|          | ******                                    |
|          | *******                                   |
| ...      | ******************************************|
| End      | ******************************************|
|------------------------------------------------------|
Salin selepas log masuk

Senario 2: Menggunakan Penjana

Kini, kami menggunakan fungsi penjana untuk menghasilkan nombor satu demi satu.


Salin selepas log masuk

Penggunaan Memori (Menggunakan Penjana)

Apabila nombor fungsi penjanaGenerator dipanggil:

  • Memori awal: Rendah, hanya fungsi dan tetapan persekitaran berada dalam ingatan.
  • Semasa pelaksanaan: Penggunaan memori kekal rendah kerana hanya satu nombor disimpan dalam ingatan pada satu masa.
  • Memori puncak: Rendah, hanya satu item ditambah overhed untuk penjana.
  • Selepas pelaksanaan: Penggunaan memori menurun serta-merta selepas lelaran tamat.
|            Memory Usage With Generators              |
|------------------------------------------------------|
| Start    | *                                         |
|          | *                                         |
|          | *                                         |
|          | *                                         |
|          | *                                         |
|          | *                                         |
|          | *                                         |
| ...      | *                                         |
| End      | *                                         |
|------------------------------------------------------|
Salin selepas log masuk

Ringkasan

  • Tanpa Penjana: Penggunaan memori meningkat dengan saiz set data dan kekal tinggi sepanjang pelaksanaan skrip.
  • Dengan Penjana: Penggunaan memori kekal malar dan rendah, tanpa mengira saiz set data, kerana hanya satu item diproses pada satu masa.

Penjana memberikan manfaat kecekapan memori yang ketara, terutamanya untuk set data yang besar, dengan menghasilkan satu item pada satu masa dan mengekalkan penggunaan memori yang rendah sepanjang pelaksanaan skrip.

以上是ChatGPT membandingkan penggunaan memori dengan dan tanpa penjana PHP untuk set data yang besar.的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

sumber:dev.to
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan
Tentang kita Penafian Sitemap
Laman web PHP Cina:Latihan PHP dalam talian kebajikan awam,Bantu pelajar PHP berkembang dengan cepat!