


Discuter des problèmes de performances des compétences splicing_javascript du tableau de chaînes js
Nous savons qu'en js, la concaténation de chaînes est l'une des opérations les moins performantes.
Par exemple :
var text="Bonjour";
texte = "Monde!";
Les premiers navigateurs n'optimisaient pas cette opération.
Les chaînes étant immuables, cela signifie créer une chaîne intermédiaire pour stocker le résultat de la concaténation. La création et la destruction fréquentes de chaînes en arrière-plan entraînent des performances extrêmement faibles.
Par conséquent, les objets tableau peuvent être utilisés à des fins d'optimisation.
Par exemple :
var buffer=[],i=0; buffer[i++]="Hello"; //通过相应索引值添加元素比push方法快 buffer[i++]=" World!"; var text=buffer.join("");
Dans les premiers navigateurs, il n'y avait pas de création ni de destruction de chaînes intermédiaires. Dans le cas d'un grand nombre de concaténations de chaînes, cette technique s'est avérée beaucoup plus rapide que l'utilisation de l'addition.
De nos jours, l'optimisation des chaînes par le navigateur a changé la situation de la concaténation des chaînes. Safari, Opera, Chrome, Firefox et IE8 affichent tous de meilleures performances en utilisant l'opérateur d'addition. Cependant, les versions antérieures à IE8 n'étaient pas optimisées, la méthode tableau fonctionne donc toujours. Cela ne signifie pas que nous devons effectuer une détection du navigateur lors de la concaténation de chaînes. Les éléments à prendre en compte pour décider comment concaténer sont la taille et le nombre de chaînes.
Lorsque la chaîne est relativement petite (moins de 20 caractères) et que le nombre de connexions est également faible (moins de 1000), tous les navigateurs peuvent facilement établir la connexion en moins de 1 milliseconde à l'aide de l'opérateur d'addition. Les performances diminuent considérablement dans IE7 lorsque le nombre ou la taille des chaînes augmente. À mesure que la taille des chaînes augmente, la différence de performances entre les opérateurs d’addition et les techniques de composition de tableaux dans Firefox diminue. À mesure que le nombre de chaînes augmente, la différence de performances entre les opérateurs d’addition et les techniques de composition de tableaux dans Safari diminue. L'opérateur d'addition dans Chrome et Opera reste en avance lors de la modification du nombre ou de la taille des chaînes.
Par conséquent, en raison de performances incohérentes sous différents navigateurs, la technologie choisie dépend de la situation réelle et du navigateur auquel vous êtes confronté.
Dans la plupart des cas, l'opérateur d'addition est préféré ; si l'utilisateur utilise principalement IE6 ou 7 et que la taille de la chaîne est grande ou qu'il y en a plusieurs, alors la technique du tableau en vaut la peine.
De manière générale, s'il s'agit d'une chaîne sémantique, Array ne doit pas être utilisé, comme :
'Bonjour, je m'appelle 'nom;
Si la chaîne est une "répétition de situations similaires", il est recommandé d'utiliser Array, tel que :
var array = []; for (i = 0; i < length; i++) { array[i] = '<li>' + list[i] + '</li'>; } document.getElementById('somewhere').innerHTML = array.join('\n');
La comparaison des performances de la connexion au tableau de chaînes js est présentée ici. J'espère qu'elle sera utile à tout le monde.

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Comparaison des performances de différents frameworks Java : Traitement des requêtes API REST : Vert.x est le meilleur, avec un taux de requêtes de 2 fois SpringBoot et 3 fois Dropwizard. Requête de base de données : HibernateORM de SpringBoot est meilleur que l'ORM de Vert.x et Dropwizard. Opérations de mise en cache : le client Hazelcast de Vert.x est supérieur aux mécanismes de mise en cache de SpringBoot et Dropwizard. Cadre approprié : choisissez en fonction des exigences de l'application. Vert.x convient aux services Web hautes performances, SpringBoot convient aux applications gourmandes en données et Dropwizard convient à l'architecture de microservices.

La comparaison des performances des méthodes de retournement des valeurs de clé de tableau PHP montre que la fonction array_flip() fonctionne mieux que la boucle for dans les grands tableaux (plus d'un million d'éléments) et prend moins de temps. La méthode de la boucle for consistant à retourner manuellement les valeurs clés prend un temps relativement long.

Les techniques efficaces pour optimiser les performances multithread C++ incluent la limitation du nombre de threads pour éviter les conflits de ressources. Utilisez des verrous mutex légers pour réduire les conflits. Optimisez la portée du verrou et minimisez le temps d’attente. Utilisez des structures de données sans verrouillage pour améliorer la simultanéité. Évitez les attentes occupées et informez les threads de la disponibilité des ressources via des événements.

La fonction array_group_by de PHP peut regrouper des éléments dans un tableau en fonction de clés ou de fonctions de fermeture, renvoyant un tableau associatif où la clé est le nom du groupe et la valeur est un tableau d'éléments appartenant au groupe.

La fonction array_group() de PHP peut être utilisée pour regrouper un tableau par une clé spécifiée afin de rechercher les éléments en double. Cette fonction fonctionne selon les étapes suivantes : Utilisez key_callback pour spécifier la clé de regroupement. Utilisez éventuellement value_callback pour déterminer les valeurs de regroupement. Comptez les éléments regroupés et identifiez les doublons. Par conséquent, la fonction array_group() est très utile pour rechercher et traiter des éléments en double.

Lors du développement d'applications hautes performances, le C++ surpasse les autres langages, notamment dans les micro-benchmarks. Dans les benchmarks macro, les mécanismes de commodité et d'optimisation d'autres langages tels que Java et C# peuvent mieux fonctionner. Dans des cas pratiques, C++ fonctionne bien dans le traitement d'images, les calculs numériques et le développement de jeux, et son contrôle direct de la gestion de la mémoire et de l'accès au matériel apporte des avantages évidents en termes de performances.

Oui, dans de nombreux langages de programmation, les tableaux peuvent être utilisés comme paramètres de fonction, et la fonction effectuera des opérations sur les données qui y sont stockées. Par exemple, la fonction printArray en C++ peut imprimer les éléments d'un tableau, tandis que la fonction printArray en Python peut parcourir le tableau et imprimer ses éléments. Les modifications apportées au tableau par ces fonctions sont également reflétées dans le tableau d'origine dans la fonction appelante.

Selon les benchmarks, pour les petites applications hautes performances, Quarkus (démarrage rapide, mémoire faible) ou Micronaut (TechEmpower excellent) sont des choix idéaux. SpringBoot convient aux grandes applications full-stack, mais a des temps de démarrage et une utilisation de la mémoire légèrement plus lents.
