Mengoptimumkan operasi kemas kini array berskala besar untuk memori dan kelajuan

Untuk mengoptimumkan kemas kini array berskala besar: 1. Mutasi array di tempat dan bukannya membuat salinan menggunakan penyebaran atau concat untuk mengurangkan penggunaan memori; 2. Kemas kini batch untuk meminimumkan fungsi panggilan overhead, pra-memperuntukkan tatasusunan apabila saiz diketahui, dan sisipan besar untuk mengelakkan had timbunan panggilan; 3. Gunakan tatasusunan yang ditaip seperti float64Array untuk data angka untuk mencapai akses yang lebih cepat dan jejak memori yang lebih rendah; 4. Untuk kemas kini jarang, gunakan peta atau objek untuk menyimpan perubahan dan gunakan hanya kemas kini yang diperlukan, mengurangkan memori dan meningkatkan kelajuan; 5. Kurangkan pengumpulan sampah dengan menggunakan semula tatasusunan melalui penetapan semula panjang atau penyatuan objek; 6. Meningkatkan algoritma dengan memproses hanya mengubah elemen, membatalkan kemas kini pesat, dan menggunakan kaedah penyisipan yang cekap untuk data yang disusun, memastikan prestasi dan skalabiliti yang optimum.

Apabila bekerja dengan operasi kemas kini array berskala besar-terutamanya dalam aplikasi prestasi kritikal-mengimbangi kecekapan memori dan kelajuan menjadi penting. Pendekatan naif seperti membuat tatasusunan baru untuk setiap kemas kini boleh membawa kepada peruntukan memori yang berlebihan dan pelaksanaan perlahan, terutamanya apabila berurusan dengan berjuta -juta elemen atau pengubahsuaian yang kerap. Berikut adalah cara mengoptimumkan operasi tersebut dengan berkesan.

1. Elakkan salinan array yang tidak perlu

Salah satu perangkap prestasi yang paling biasa adalah mewujudkan tatasusunan baru semasa kemas kini apabila mutasi di tempatnya cukup.

Masalah:
Menggunakan kaedah seperti concat , slice , atau pengendali penyebaran ( [...arr] ) mencipta array baru, menggandakan penggunaan memori sementara dan meningkatkan tekanan pengumpulan sampah.

 // Elakkan: Membuat array baru setiap kali
Let Arr = [1, 2, 3];
arr = [... arr, 4]; // array baru dibuat

Penyelesaian:
Gunakan mutasi di tempat jika mungkin, terutamanya jika array asal tidak dikongsi atau diperlukan di tempat lain.

 // lebih suka: bermutasi array yang ada
arr.push (4);

Untuk kemas kini batch:

 arr.push (... NewItems); // cekap untuk menambahkan banyak item

Nota: Berhati -hati dengan rujukan bersama. Kemas kini di tempat boleh memperkenalkan kesan sampingan jika bahagian lain sistem bergantung pada keadaan lama.

2. Kemas kini batch untuk mengurangkan overhead

Kemas kini kecil yang kerap (contohnya, satu elemen pada satu masa dalam gelung) jauh lebih perlahan daripada perubahan batch.

Tidak cekap:

 untuk (biarkan i = 0; i <100000; i) {
  largeArray.push (i); // 100K Fungsi Panggilan
}

Dioptimumkan:

 // pra-memperuntukkan jika saiz diketahui
const larGeArray = Array Baru (100000);
untuk (biarkan i = 0; i <100000; i) {
  LargeArray [i] = i;
}

// atau memasukkan batch menggunakan push.apply atau tersebar (dengan berhati -hati)
largeArray.push (... newdata); // berfungsi dengan baik jika Newdata tidak terlalu besar

Amaran: Menyebarkan tatasusunan yang sangat besar (contohnya,> elemen 100k) boleh melebihi had timbunan panggilan. Dalam kes sedemikian, gunakan Array.prototype.push.apply atau bahagian data.

 // Selamat untuk data besar
fungsi appendLarge (arr, nilai) {
  const chunksize = 10000;
  untuk (biarkan i = 0; i <value.length; i = chunksize) {
    arr.push (... values.slice (i, saya chunksize));
  }
}

3. Gunakan susunan yang ditaip untuk data angka

Jika array anda hanya memegang nombor (misalnya, data sensor, nilai piksel, vektor matematik), tatasusunan yang ditaip ( Int32Array , Float64Array , dll) menawarkan kelajuan dan kelebihan memori yang ketara.

Faedah:

• Peruntukan memori bersaiz tetap, bersebelahan
• Tiada tinju nombor (menjimatkan memori)
• Operasi akses dan matematik yang lebih cepat
• Keserasian langsung dengan WebGL, WebAssembly, dll.

 // bukannya:
biarkan arr = array baru (1e6) .fill (0);

// gunakan:
biarkan arr = float64Array baru (1E6); // 8 bait setiap elemen, boleh diramalkan

Kemas kini hanya secepat:

 arr [100] = 42; // tulis memori langsung

Petua: Arahan yang ditaip mempunyai panjang tetap. Jika anda memerlukan saiz dinamik, bungkus mereka atau gunakan strategi seperti kapasiti dua kali ganda (sama dengan saiz semula vektor dalam C).

4. Leverage Structures Data Efficial untuk kemas kini jarang atau kerap

Untuk array yang sangat besar dengan kemas kini jarang (hanya beberapa elemen berubah), pertimbangkan sama ada anda memerlukan array penuh sama sekali.

Pilihan: Gunakan objek atau peta untuk kemas kini jarang

 // bukannya array 1m-elemen di mana hanya 1k berubah
kemas kini const = peta baru ();
kemas kini.set (12345, newValue);
kemas kini.set (67890, lain -lain);

// Gunakan hanya apabila diperlukan
fungsi AppleyParSeUpdates (arr, kemas kini) {
  untuk (const [indeks, nilai] kemas kini) {
    arr [index] = nilai;
  }
}

Ini mengurangkan jejak memori dan mempercepatkan kemas kini apabila perubahan jarang berlaku.

5. Kurangkan tekanan pengumpulan sampah

Peruntukan yang kerap dan penangguhan susunan besar mencetuskan koleksi sampah (GC), menyebabkan jeda yang tidak dapat diramalkan.

Amalan Terbaik:

• Penggunaan semula susunan apabila mungkin (misalnya, melalui array.length = 0 atau menetapkan semula nilai dalam gelung)
• Pra-memperuntukkan tatasusunan besar jika saiz dikenali di hadapan
• Gunakan pengumpulan objek untuk susunan sementara dalam operasi frekuensi tinggi

 // Penggunaan semula penampan
const buffer = array baru (10000);
proses fungsi (data) {
  // jelaskan hanya apa yang diperlukan
  buffer.length = 0;
  // atau buffer.fill (0) Sekiranya menggunakan semula memori
  // ... penduduk dan gunakan
}

6. Pertimbangkan penambahbaikan algoritma

Kadang-kadang keuntungan terbesar tidak datang dari pengoptimuman mikro tetapi dari algoritma yang lebih baik.

• Gunakan kemas kini Delta : Hanya proses yang berubah-ubah elemen dan bukannya semula atau pengiraan semula penuh.
• Debounce atau Throttle Rapid-Fire Updates (misalnya, dalam UI atau sistem yang didorong oleh peristiwa).
• Untuk susunan yang disusun, gunakan sambatan carian binari dengan berhati -hati, atau lebih baik - mengekalkan pesanan penyisipan semasa membina.

Ringkasan

Untuk mengoptimumkan kemas kini array berskala besar:

• ✅ bermutasi di tempat apabila selamat
• ✅ penyisipan batch dan elakkan berulang .push() dalam gelung
• ✅ Gunakan tatasusunan yang ditaip untuk data angka
• ✅ pra-memperuntukkan apabila saiz dikenali
• ✅ Elakkan menyebarkan tatasusunan yang sangat besar
• ✅ Gunakan semula memori untuk mengurangkan GC
• ✅ Pertimbangkan struktur jarang jika kebanyakan data tidak berubah

Prestasi bukan hanya mengenai kelajuan -tentang tingkah laku yang boleh diramal pada skala. Beberapa perubahan yang bijak dapat mengurangkan penggunaan memori sebanyak 50% dan mempercepatkan operasi dengan pesanan magnitud.

Pada asasnya, bekerjasama dengan mesin: meminimumkan peruntukan, memori memori bersebelahan, dan mengemas kini hanya apa yang diperlukan.

Atas ialah kandungan terperinci Mengoptimumkan operasi kemas kini array berskala besar untuk memori dan kelajuan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!