Quelle est l'efficacité de l'ajout à une tranche Go pour les grands ensembles de données ?

Ajout efficace à un conteneur de chaînes de longueur variable dans Go

Le problème de l'ajout à un conteneur de chaînes de longueur variable se pose fréquemment dans les scénarios de programmation, en particulier lorsque vous travaillez avec de grands ensembles de données. Le langage Go fournit la fonction append à cet effet, mais la complexité de la méthode et les problèmes d'allocation de mémoire peuvent être un problème pour les applications gérant d'énormes quantités de données.

La question posée dans cet article tourne autour des moyens d'ajouter efficacement des données à des fichiers. un conteneur de chaînes tout en minimisant les frais généraux associés à la réallocation et à la copie. Une solution proposée consiste à utiliser une liste doublement liée et à pré-attribuer une tranche avec la capacité de la liste. Cependant, la réponse fournie suggère que cette approche n'est peut-être pas nécessaire et offre une perspective différente sur l'efficacité de l'ajout à une tranche Go.

Selon la réponse, la fonction append() dans Go a une moyenne ( amorti) complexité temporelle de O(1) car il utilise un algorithme de croissance qui augmente la taille du tableau d'un pourcentage. À mesure que la taille du réseau augmente, le coût de la croissance devient plus important, mais la fréquence de cette croissance diminue proportionnellement. Cet exercice d'équilibre se traduit par un coût moyen constant des opérations d'ajout.

De plus, la réponse souligne que la copie des chaînes dans l'opération d'ajout implique uniquement la copie des informations d'en-tête (une paire de pointeur et de longueur) plutôt que la chaîne réelle. contenu. Cela réduit considérablement les frais généraux des opérations d’expansion. Les résultats de l'analyse comparative indiquent qu'un million d'opérations d'ajout sont effectuées en quelques millisecondes, démontrant l'efficacité de l'implémentation des slices dans Go.

L'article se termine en abordant le cas spécifique des modèles de correspondance dans les journaux, où la mise en mémoire tampon de l'intégralité de la sortie est effectuée. n’est souvent pas souhaitable. Il suggère d'utiliser des approches de streaming qui traitent les résultats de manière incrémentielle pour éviter les problèmes de consommation de mémoire. Si la conservation des résultats de correspondance en mémoire est nécessaire, des précautions doivent être prises pour empêcher les références à de grandes chaînes source d'entraver le garbage collection.

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