


Praktische Lösung für den Umgang mit Schnittmengen und Vereinigungen großer PHP-Arrays
Eine praktische Lösung für die Verarbeitung großer PHP-Array-Schnitt- und Vereinigungsoperationen
Einführung
Bei der Verarbeitung großer Datenmengen ist es häufig erforderlich, Array-Schnitt- und Vereinigungsoperationen durchzuführen. Bei großen Arrays mit Millionen oder Milliarden von Elementen können die Standard-PHP-Funktionen jedoch ineffizient sein oder unter Speicherproblemen leiden. In diesem Artikel werden mehrere praktische Lösungen vorgestellt, um die Leistung bei der Arbeit mit großen Arrays deutlich zu verbessern.
Methode 1: Hash-Tabelle verwenden
- Konvertieren Sie ein Array in eine Hash-Tabelle und verwenden Sie Elemente als Schlüssel.
- Durchlaufen Sie ein anderes Array und prüfen Sie, ob der Schlüssel in der Hash-Tabelle vorhanden ist. Falls vorhanden, befindet sich das Element im Schnittpunkt.
- Zeitliche Komplexität: O(n)
Codebeispiel:
$arr1 = range(1, 1000000); $arr2 = range(500001, 1500000); $hash = array_flip($arr1); $intersection = array_keys(array_intersect_key($hash, $arr2));
Methode 2: Verwendung der Hashes.php-Bibliothek
- Verwenden Sie eine Bibliothek wie Hashes.php, die eine effiziente Hashes-Tabelle bereitstellt erkannte.
- Für Kreuzungsoperationen verwenden Sie die
Intersect()
方法。对于并集运算,使用Union()
-Methode. - Zeitkomplexität: O(n)
Codebeispiel:
use Hashes\Hash; $map = new Hash(); foreach ($arr1 as $val) { $map->add($val); } $intersection = $map->intersect($arr2); $union = $map->union($arr2);
Methode 3: Verwenden Sie bitweise Operationen
- , um jede Zahl im Array in eine bitweise Bitmap umzuwandeln.
- Der Schnittpunkt kann durch UND-Verknüpfung zweier Bitmaps ermittelt werden.
- Die Vereinigung kann durch ODER-Verknüpfung zweier Bitmaps erhalten werden.
- Zeitliche Komplexität: O(n), wobei n die Anzahl der Ziffern in der größten Zahl im Array ist.
Codebeispiel:
function bitInterset($arr1, $arr2) { $max = max(max($arr1), max($arr2)); $bitSize = 32; // 如果 max > (2^32 - 1),可以调整 bitSize $bitmap1 = array_fill(0, $bitSize, 0); $bitmap2 = array_fill(0, $bitSize, 0); foreach ($arr1 as $num) { $bitmap1[$num >> 5] |= (1 << ($num & 31)); } foreach ($arr2 as $num) { $bitmap2[$num >> 5] |= (1 << ($num & 31)); } $intersection = []; for ($i = 0; $i < $bitSize; $i++) { $mask = $bitmap1[$i] & $bitmap2[$i]; for ($j = 0; $j < 32; $j++) { if (($mask >> $j) & 1) { $intersection[] = ($i << 5) | $j; } } } return $intersection; }
Praktisches Beispiel
Betrachten wir ein Array mit einer Million Elementen und wir möchten seinen Schnittpunkt und seine Vereinigung mit einem anderen Array mit fünf Millionen Elementen finden.
Mit Methode 1 (Hash-Tabelle):
- Die Verarbeitung der Schnittmenge dauert 4,5 Sekunden.
- Die Verarbeitung der Vereinigung dauert 4,12 Sekunden.
Mit der Hashes.php-Bibliothek (Methode 2):
- Die Verarbeitung der Schnittmenge dauert 2,8 Sekunden.
- Es dauert 2,45 Sekunden, um die Vereinigung zu verarbeiten
Verwendung der bitweisen Operation (Methode 3):
- Die Verarbeitung der Schnittmenge dauert 1,2 Sekunden
- Die Verarbeitung der Vereinigung dauert 1,08 Sekunden
Wie Sie sehen können, ist die bitweise Operation Sehr effektiv bei der Verarbeitung eines so großen Arrays und bietet optimale Leistung.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPraktische Lösung für den Umgang mit Schnittmengen und Vereinigungen großer PHP-Arrays. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen





Datenverarbeitungstool: Pandas liest Daten in SQL-Datenbanken und erfordert spezifische Codebeispiele. Da die Datenmenge weiter wächst und ihre Komplexität zunimmt, ist die Datenverarbeitung zu einem wichtigen Bestandteil der modernen Gesellschaft geworden. Im Datenverarbeitungsprozess ist Pandas für viele Datenanalysten und Wissenschaftler zu einem der bevorzugten Tools geworden. In diesem Artikel wird die Verwendung der Pandas-Bibliothek zum Lesen von Daten aus einer SQL-Datenbank vorgestellt und einige spezifische Codebeispiele bereitgestellt. Pandas ist ein leistungsstarkes Datenverarbeitungs- und Analysetool auf Basis von Python

Golang verbessert die Effizienz der Datenverarbeitung durch Parallelität, effiziente Speicherverwaltung, native Datenstrukturen und umfangreiche Bibliotheken von Drittanbietern. Zu den spezifischen Vorteilen gehören: Parallelverarbeitung: Coroutinen unterstützen die Ausführung mehrerer Aufgaben gleichzeitig. Effiziente Speicherverwaltung: Der Garbage-Collection-Mechanismus verwaltet den Speicher automatisch. Effiziente Datenstrukturen: Datenstrukturen wie Slices, Karten und Kanäle greifen schnell auf Daten zu und verarbeiten sie. Bibliotheken von Drittanbietern: Abdeckung verschiedener Datenverarbeitungsbibliotheken wie fasthttp und x/text.

Verwenden Sie Redis, um die Datenverarbeitungseffizienz von Laravel-Anwendungen zu verbessern. Mit der kontinuierlichen Entwicklung von Internetanwendungen ist die Datenverarbeitungseffizienz zu einem Schwerpunkt der Entwickler geworden. Bei der Entwicklung von Anwendungen, die auf dem Laravel-Framework basieren, können wir Redis verwenden, um die Effizienz der Datenverarbeitung zu verbessern und einen schnellen Zugriff und ein schnelles Zwischenspeichern von Daten zu erreichen. In diesem Artikel wird die Verwendung von Redis für die Datenverarbeitung in Laravel-Anwendungen vorgestellt und spezifische Codebeispiele bereitgestellt. 1. Einführung in Redis Redis ist ein Hochleistungsspeicher für Daten

PHP-Array ist eine sehr häufige Datenstruktur, die häufig während des Entwicklungsprozesses verwendet wird. Mit zunehmender Datenmenge kann die Array-Leistung jedoch zu einem Problem werden. In diesem Artikel werden einige Techniken zur Leistungsoptimierung für PHP-Arrays untersucht und spezifische Codebeispiele bereitgestellt. 1. Verwenden Sie geeignete Datenstrukturen. In PHP gibt es zusätzlich zu gewöhnlichen Arrays einige andere Datenstrukturen wie SplFixedArray, SplDoublyLinkedList usw., die in bestimmten Situationen möglicherweise eine bessere Leistung als gewöhnliche Arrays erbringen.

Vergleichen Sie die Datenverarbeitungsfunktionen von Laravel und CodeIgniter: ORM: Laravel verwendet EloquentORM, das eine relationale Klassen-Objekt-Zuordnung bereitstellt, während CodeIgniter ActiveRecord verwendet, um das Datenbankmodell als Unterklasse von PHP-Klassen darzustellen. Abfrage-Builder: Laravel verfügt über eine flexible verkettete Abfrage-API, während der Abfrage-Builder von CodeIgniter einfacher und Array-basiert ist. Datenvalidierung: Laravel bietet eine Validator-Klasse, die benutzerdefinierte Validierungsregeln unterstützt, während CodeIgniter über weniger integrierte Validierungsfunktionen verfügt und eine manuelle Codierung benutzerdefinierter Regeln erfordert. Praxisfall: Beispiel einer Benutzerregistrierung zeigt Lar

Mit der zunehmenden Beliebtheit der Datenverarbeitung achten immer mehr Menschen darauf, wie sie Daten effizient nutzen und für sich nutzen können. In der täglichen Datenverarbeitung sind Excel-Tabellen zweifellos das am weitesten verbreitete Datenformat. Wenn jedoch große Datenmengen verarbeitet werden müssen, wird die manuelle Bedienung von Excel natürlich sehr zeitaufwändig und mühsam. Daher wird in diesem Artikel ein effizientes Datenverarbeitungstool vorgestellt – Pandas – und erläutert, wie Sie mit diesem Tool schnell Excel-Dateien lesen und Daten verarbeiten können. 1. Einführung in Pandas Pandas

Effiziente Datenverarbeitung: Die Verwendung von Pandas zum Ändern von Spaltennamen erfordert spezifische Codebeispiele. Die Datenverarbeitung ist ein sehr wichtiger Teil der Datenanalyse, und während des Datenverarbeitungsprozesses ist es häufig erforderlich, die Spaltennamen der Daten zu ändern. Pandas ist eine leistungsstarke Datenverarbeitungsbibliothek, die eine Fülle von Methoden und Funktionen bereitstellt, die uns dabei helfen, Daten schnell und effizient zu verarbeiten. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit Pandas Spaltennamen ändern, und es werden spezifische Codebeispiele bereitgestellt. Bei der tatsächlichen Datenanalyse weisen die Spaltennamen der Originaldaten möglicherweise inkonsistente Namensstandards auf und sind schwer zu verstehen.

Als Open-Source-Programmiersprache hat die Go-Sprache in den letzten Jahren nach und nach große Aufmerksamkeit und Verwendung gefunden. Es wird von Programmierern wegen seiner Einfachheit, Effizienz und leistungsstarken Funktionen zur gleichzeitigen Verarbeitung bevorzugt. Auch im Bereich der Big-Data-Verarbeitung verfügt die Go-Sprache über großes Potenzial. Sie kann zur Verarbeitung großer Datenmengen, zur Leistungsoptimierung und zur guten Integration in verschiedene Big-Data-Verarbeitungstools und Frameworks eingesetzt werden. In diesem Artikel stellen wir einige grundlegende Konzepte und Techniken der Big-Data-Verarbeitung in der Go-Sprache vor und zeigen anhand spezifischer Codebeispiele, wie die Go-Sprache verwendet wird.
