Pengenalan Artikel：PHP dan MySQL: Mengoptimumkan Struktur Data PokokApabila bekerja dengan struktur seperti pokok, adalah penting untuk memilih pendekatan yang betul untuk data yang cekap...

2024-11-07 komen 0  748

Pengenalan Artikel：前些日子为了提高人性化选择树状权限的功能，根据树的结构用jquery写了个方法。

2016-05-16 komen 0  1048

Pengenalan Artikel：Analisis mendalam: Pemilihan struktur data dalam pengoptimuman prestasi fungsi Go Apabila mengoptimumkan prestasi fungsi dalam Go, pilihan struktur data adalah penting. Struktur data yang berbeza mempunyai ciri prestasi yang berbeza, dan memilih struktur data yang betul boleh meningkatkan kecekapan kod dengan ketara. Ciri prestasi struktur data Struktur data Kerumitan masa Kerumitan ruang Tatasusunan O(1) O(n) Slice O(1) O(n) Senarai berpaut O(n) O(n) Jadual cincang O(1) O(n) Struktur pokok O(logn)O(n) Data grafik O(E+V)O(E+V) Kes praktikal Mari kita ambil fungsi yang mencari elemen yang paling hampir dengan nilai tertentu dalam tatasusunan sebagai contoh untuk menunjukkan pemilihan struktur data. Kesan prestasi: menggunakan carian linear (tatasusunan) funcfindClosest

2024-05-02 komen 0  1046

Pengenalan Artikel：Amalan terbaik untuk membina aplikasi blockchain berprestasi tinggi dengan GoLang: Concurrency: Gunakan goroutin dan saluran untuk pemprosesan tugas serentak untuk mengelakkan sekatan. Pengurusan memori: Gunakan kumpulan objek dan cache untuk mengurangkan overhed pengumpulan sampah dan pilih struktur data yang cekap seperti menghiris. Pemilihan struktur data: Pilih struktur data yang sesuai, seperti jadual cincang dan pepohon B, mengikut keperluan aplikasi untuk mengoptimumkan corak capaian data. Analisis dan Pengoptimuman Prestasi: Gunakan alat analisis prestasi untuk mengenal pasti kesesakan, mengoptimumkan algoritma dan struktur data serta memperhalusi prestasi melalui penanda aras.

2024-05-09 komen 0  1074

Pengenalan Artikel：PHP ialah bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas dalam pembangunan web Ia menyokong pelbagai struktur data dan algoritma, membantu meningkatkan pengkapsulan dan prestasi kod. Artikel ini akan memperkenalkan pemilihan struktur data dan algoritma yang sesuai untuk mencapai enkapsulasi dalam PHP. 1. Pemilihan struktur data Dalam PHP, struktur data biasa termasuk tatasusunan, senarai terpaut, tindanan, baris gilir, timbunan, pokok, jadual cincang, dsb. Struktur data yang berbeza sesuai untuk senario yang berbeza, jadi ia perlu dipilih mengikut keperluan khusus. Tatasusunan: Tatasusunan ialah struktur data yang ringkas dan fleksibel sesuai untuk menyimpan elemen tersusun.

2023-10-12 komen 0  1562

Pengenalan Artikel：Bagaimana untuk mengoptimumkan struktur indeks data dalam pembangunan data besar C++? Dalam pemprosesan data besar, capaian data yang cekap adalah isu yang sangat penting. Struktur indeks data adalah cara biasa untuk menyelesaikan masalah ini. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa pengaturcaraan C++ untuk mengoptimumkan struktur indeks data dalam pembangunan data besar, dan melampirkan contoh kod. Pertama, kita perlu memilih struktur indeks data yang sesuai. Struktur indeks data yang biasa digunakan termasuk jadual cincang, pepohon carian binari, pepohon B dan pepohon merah-hitam. Setiap struktur indeks data ini mempunyai kelebihan dan kekurangannya yang tersendiri

2023-08-25 komen 0  1299

Pengenalan Artikel：Dalam sistem teragih, penggunaan struktur dan algoritma data yang betul adalah penting: pilih struktur data yang sesuai: baris gilir, tindanan, jadual cincang, pokok, graf, dsb., berdasarkan kes penggunaan terbaik. Algoritma pengoptimuman: pilih kerumitan masa yang sesuai, elakkan gelung bersarang, gunakan algoritma selari dan gunakan cache. Kes praktikal: Dalam sistem pemesejan yang diedarkan, baris gilir berprestasi tinggi, pemprosesan selari berbilang benang dan pengoptimuman cache digunakan.

2024-05-08 komen 0  1098

Pengenalan Artikel：Kaedah pengoptimuman prestasi program termasuk: Pengoptimuman algoritma: Pilih algoritma dengan kerumitan masa yang lebih rendah dan mengurangkan gelung dan pernyataan bersyarat. Pemilihan struktur data: Pilih struktur data yang sesuai berdasarkan corak akses data, seperti pepohon carian dan jadual cincang. Pengoptimuman memori: elakkan mencipta objek yang tidak diperlukan, lepaskan memori yang tidak lagi digunakan dan gunakan teknologi kumpulan memori. Pengoptimuman benang: mengenal pasti tugas yang boleh diselaraskan dan mengoptimumkan mekanisme penyegerakan benang. Pengoptimuman pangkalan data: Cipta indeks untuk mempercepatkan pengambilan data, mengoptimumkan pernyataan pertanyaan dan menggunakan pangkalan data cache atau NoSQL untuk meningkatkan prestasi.

2024-05-09 komen 0  618

Pengenalan Artikel：Bagaimana untuk mengoptimumkan algoritma dan struktur data dalam pembangunan PHP Dalam pembangunan PHP, algoritma dan struktur data adalah komponen penting. Mengoptimumkan algoritma dan struktur data boleh meningkatkan prestasi dan kecekapan kod anda dengan ketara. Artikel ini akan memberi tumpuan kepada cara mengoptimumkan algoritma dan struktur data dalam pembangunan PHP dan menyediakan contoh kod khusus. 1. Pilih struktur data yang sesuai Dalam PHP, tatasusunan ialah salah satu struktur data yang paling biasa digunakan. Walau bagaimanapun, untuk sesetengah operasi, seperti carian dan pemadaman, mungkin lebih cekap menggunakan struktur data lain, seperti jadual cincang atau pepohon carian binari.

2023-10-09 komen 0  875

Pengenalan Artikel：Indeks dalam MySQL mengoptimumkan pengambilan data dan meningkatkan prestasi pertanyaan dengan mencipta struktur data dalam jadual. Jenis indeks utama ialah: Indeks B-Tree: struktur pokok seimbang, sesuai untuk pertanyaan julat. Indeks cincang: Simpanan jadual cincang untuk mencari nilai tertentu dengan cepat. Indeks teks penuh: Carian teks penuh. Indeks spatial: carian data spatial. Perkara yang perlu dipertimbangkan semasa memilih indeks: Lajur pertanyaan biasa Jenis pertanyaan Saiz indeks pengedaran data

2024-04-22 komen 0  1169

Pengenalan Artikel：Gunakan struktur data untuk mengoptimumkan kecekapan pemprosesan data oleh fungsi PHP: Pilih struktur data yang sesuai: tatasusunan, jadual cincang, senarai terpaut, tindanan, baris gilir Optimumkan pengisihan tatasusunan: Gunakan pepohon binari untuk mengoptimumkan isihan gelembung Optimumkan carian jadual cincang: Gunakan ciri daripada jadual cincang itu sendiri Optimumkan kerumitan carian, optimumkan sisipan senarai terpaut: akses terus nod ekor senarai terpaut, optimumkan kerumitan sisipan

2024-04-11 komen 0  1004

Pengenalan Artikel：Bagaimana untuk meningkatkan prestasi aplikasi pemprosesan data besar C++? Penanda aras: Bandingkan prestasi aplikasi menggunakan penanda aras standard industri. Alat Analisis Prestasi: Gunakan penganalisis prestasi untuk mengenal pasti kawasan panas dan kesesakan dalam kod anda. Pengoptimuman struktur data: Pilih struktur data yang sesuai, seperti jadual cincang atau pepohon B, untuk meningkatkan kelajuan akses data. Keselarian: Gunakan pengkomputeran berbilang benang atau teragih untuk menyelaraskan tugas dan mengurangkan masa pemprosesan. Pengoptimuman algoritma: Pilih algoritma yang cekap, seperti isihan cepat atau isihan gabungan, untuk mengurangkan overhed pengiraan.

2024-06-02 komen 0  739

Pengenalan Artikel：Algoritma berasaskan pokok ialah sejenis algoritma pembelajaran mesin berdasarkan struktur pokok, termasuk pokok keputusan, hutan rawak dan pokok penggalak kecerunan. Algoritma ini melakukan ramalan dan pengelasan dengan membina struktur pokok, membahagikan data input secara beransur-ansur kepada subset yang berbeza, dan akhirnya menghasilkan struktur pokok untuk mewakili hubungan antara ciri dan label data. Algoritma ini mempunyai kebolehtafsiran intuitif dan keteguhan yang baik, serta mempunyai prestasi yang baik untuk masalah dengan data dengan ciri diskret dan hubungan tak linear. Algoritma berasaskan pokok memudahkan kerumitan model dengan memilih ciri yang paling berpengaruh secara automatik dengan mengambil kira kepentingan dan perkaitannya. Di samping itu, algoritma berasaskan pokok juga boleh mengendalikan data yang hilang dan outlier, menjadikan model lebih mantap. Ringkasnya, algoritma berasaskan pokok mempunyai pelbagai aplikasi praktikal.

2024-01-22 komen 0  967

Pengenalan Artikel：Dengan perkembangan pesat pembelajaran mesin, pokok keputusan dan rangkaian neuron telah menjadi salah satu model yang paling banyak digunakan. Mereka mempunyai aplikasi dalam pelbagai bidang, seperti kewangan, penjagaan perubatan, e-dagang, dll. Bagaimana untuk memodelkan pokok keputusan dan rangkaian neuron dalam PHP? Kami akan memperkenalkannya kepada anda secara terperinci dalam artikel ini. 1. Pemodelan pepohon keputusan Pohon keputusan ialah model pengelasan dengan struktur pepohon Terasnya adalah untuk memilih ciri dalam set data yang boleh mengklasifikasikan data dengan terbaik. Nod pokok keputusan boleh menjadi nod daun yang mewakili jawapan ya/tidak, atau ia boleh mewakili keputusan.

2023-05-28 komen 0  946

Pengenalan Artikel：Panduan Konfigurasi Edisi Komuniti PyCharm: Pemasangan dan Mengkonfigurasi Persekitaran: Muat turun dan pasang PyCharm, memilih versi Python yang dikehendaki. Sesuaikan antara muka: tukar tema, fon dan reka letak tetingkap alat. Pasang dan urus pemalam: Pasang dan urus pemalam yang diperlukan daripada Pasaran PyCharm. Konfigurasikan penyahpepijat: tetapkan titik putus, mulakan penyahpepijat dan periksa pembolehubah. Konfigurasikan kawalan versi: Tambahkan projek pada sistem kawalan versi dan lakukan perubahan. Pintasan papan kekunci tersuai: Lihat dan ubah suai atau buat pintasan papan kekunci tersuai. Konfigurasikan tetapan tambahan: sesuaikan editor, gaya pengekodan, struktur projek dan pengoptimuman prestasi.

2024-04-25 komen 0  696

Pengenalan Artikel：Pemahaman mendalam tentang indeks berbeza dalam pangkalan data Oracle dan senario aplikasinya Dalam pangkalan data Oracle, indeks ialah struktur data yang disimpan dalam jadual yang digunakan untuk mempercepatkan akses kepada data dalam jadual. Dengan mencipta indeks yang sesuai, anda boleh meningkatkan kecekapan pertanyaan, mengurangkan beban pangkalan data dan mempercepatkan pengambilan data. Jenis indeks yang berbeza boleh dipilih dan digunakan mengikut keperluan sebenar untuk mencapai kesan pengoptimuman prestasi terbaik. Indeks B-tree Indeks B-tree ialah jenis indeks yang paling biasa dan sesuai untuk pertanyaan kesamaan dan julat. Dalam pangkalan data Oracle,

2024-03-10 komen 0  533

Pengenalan Artikel：Pengoptimuman pengurusan memori C++ boleh meningkatkan prestasi aplikasi dan melibatkan strategi pengoptimuman berikut: kurangkan peruntukan dan deallokasi, gunakan cache dan penunjuk pintar, seperti std::malloc atau susun atur optima tersuai, gunakan kata kunci alignas; Kes praktikal: Aplikasi pemprosesan imej boleh menggunakan std::vector atau pengagih tersuai untuk memperuntukkan penimbal imej dan cache yang biasa digunakan warna dan tekstur pelayan boleh menggunakan kumpulan memori untuk memperuntukkan dan melepaskan objek sambungan dan menggunakan aplikasi pangkalan data tersuai Program boleh menggunakan std; ::map atau std::unordered_map untuk mengoptimumkan struktur data dan menggunakan fail dipetakan memori dan mekanisme caching.

2024-06-03 komen 0  848

Pengenalan Artikel：Untuk mengoptimumkan prestasi fungsi Java untuk jumlah data yang berbeza, langkah berikut boleh diambil: 1. Analisis kerumitan fungsi untuk menentukan bagaimana penggunaan sumbernya berubah apabila saiz input berubah. 2. Pilih struktur data yang sesuai mengikut jenis data, seperti tatasusunan, senarai terpaut, pokok atau jadual cincang. 3. Gunakan mekanisme konkurensi, seperti multi-threading, untuk menggunakan sepenuhnya pemproses berbilang teras dan meningkatkan kecekapan pelaksanaan fungsi.

2024-04-20 komen 0  761

Pengenalan Artikel：Bagaimana untuk meningkatkan kecekapan pengagregatan data dalam pembangunan data besar C++: Dalam era data besar hari ini, pengagregatan data adalah operasi yang sangat biasa. Bagi pembangun C++, cara meningkatkan kecekapan pengagregatan data adalah isu penting. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa teknik dan kaedah pengoptimuman yang biasa digunakan dalam C++ untuk meningkatkan kecekapan pengagregatan data dalam pembangunan data besar. 1. Pilih struktur data yang sesuai Dalam C++, terdapat banyak struktur data yang berbeza untuk dipilih, seperti tatasusunan, senarai terpaut, jadual cincang, pepohon binari, dsb. Untuk operasi pengagregatan data, jadual cincang biasanya digunakan

2023-08-27 komen 0  980

Pengenalan Artikel：Memandangkan jumlah dan kerumitan data terus meningkat, pengoptimuman prestasi program telah menjadi bahagian penting dalam kejuruteraan perisian. Dalam bidang algoritma dan struktur data, memilih struktur data dan algoritma yang betul juga penting untuk meningkatkan prestasi program. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang baru muncul, bahasa Go telah diiktiraf secara meluas untuk sintaksnya yang cantik dan sokongan serentak yang berkuasa. Bagaimana untuk melaksanakan struktur data dan algoritma yang cekap dalam bahasa Go? 1. Algoritma Algoritma Greedy Algoritma tamak sering digunakan untuk menyelesaikan masalah pengoptimuman. Idea utama ialah pada setiap peringkat

2023-06-16 komen 0  774