Pourquoi le temps de générer des données de test augmente-t-il considérablement après le tri des données d'origine?

Analyse de l'impact du tri des données sur les performances de la génération de données de test

Lors de la génération de données de test, le tri des données d'origine entraîne une augmentation significative du temps de production, qui n'est pas un problème de complexité algorithmique simple ( O(n) ), mais est étroitement lié au mode d'accès à la mémoire et au mécanisme de mise en cache du CPU.

Dans le code de l'article, la partie clé réside dans la formule de dérivation définie {j for j in test_strings if j.startswith(test_data_str)} . Bien que sa complexité temporelle soit théoriquement O (n), l'efficacité d'exécution réelle est grandement affectée par l'accès à la mémoire.

La racine du problème: cache miss

test_strings non triés sont stockés dans la mémoire à peu près consécutivement. Lors du bouclage, le CPU peut utiliser efficacement le mécanisme de cache. Étant donné que les données sont continues, les éléments ultérieurs sont probablement déjà en cache, réduisant ainsi le nombre d'accès à la mémoire et améliorant considérablement la vitesse.

Cependant, après avoir trié test_strings , ses adresses de mémoire ne sont plus continues. Pendant la traversée, le CPU subit fréquemment des manquements de cache, et il est nécessaire de lire en continu les données de la mémoire principale, entraînant une forte baisse de la vitesse d'accès, ce qui prolonge le temps pour tester la génération de données.

Vérification expérimentale et instructions supplémentaires

Les résultats expérimentaux de cet article l'ont bien prouvé: que ce soit à sorted , random.shuffle ou random.sample Pour perturber l'ordre, cela entraînera une dégradation des performances. Tout cela est attribué aux modifications des modèles d'accès à la mémoire, plutôt qu'aux différences d'efficacité de l'algorithme de tri lui-même.

La méthode de vérification de test_strings = list(reversed(test_strings)) proposée dans l'article est également efficace. L'inversion de la liste détruira également la continuité des adresses de mémoire, ce qui entraîne des manquements de cache.

Analyse plus approfondie: planification de la pagination

En plus des manquements de cache, les données à grande échelle peuvent également impliquer la planification de la pagination. Si test_strings occupe plusieurs pages de mémoire, après tri, l'ordre d'accès devient désordonné, ce qui peut fréquemment déclencher l'échange de pages, aggraver davantage le goulot d'étranglement des performances.

Suggestions d'optimisation

Si vous devez trier les données, il est recommandé de terminer le tri avant de générer les données de test, plutôt que dans la boucle. Cela garantit que test_strings maintient la continuité en mémoire, maximisant ainsi l'utilisation du cache CPU et améliorant l'efficacité. Alternativement, envisagez d'utiliser des structures de données et des algorithmes plus adaptés aux modèles d'accès à la mémoire. Par exemple, si test_strings nécessite des recherches fréquentes de chaînes commençant par un préfixe spécifique, envisagez d'utiliser des structures de données telles que des dictionnaires ou des arbres à optimiser l'efficacité de la recherche.

En bref, ce problème n'est pas un problème de complexité algorithmique, mais le résultat de l'action combinée du mode d'accès à la mémoire et du mécanisme de mise en cache du CPU. Comprendre ce mécanisme est essentiel pour écrire un code efficace.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!