Javascript中产生固定结果的函数优化技巧_javascript技巧
分享一个Javascript编写函数的优化技巧。
适用的函数应该要满足以下条件:
产生固定结果
页面中多次调用
复杂或较耗时
代码和分析如下:
Java代码:
//产生固定结果并且在页面中多次调用的函数
function check() {
//模拟耗时操作
var begin = Date.now(); //ECMAScript5添加的,若不支持请改成 +new Date();
var ONE_SECOND = 1000,
result = false;
while(true) {
if(Date.now() - begin >= ONE_SECOND){
result = true;
break;
}
}
//函数重写,直接返回结果
check = function() {
return result;
}
return result;
}
var firstBegin = Date.now();
check(); //第一次函数调用
var firstEnd = Date.now();
check(); //第二次函数调用
var secondEnd = Date.now();
console.log("第一次函数费时:" + (firstEnd - firstBegin) + "ms.");
console.log("第二次函数费时:" + (secondEnd - firstEnd) + "ms.");
显示结果如下:


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Bien que les fonctions et fermetures anonymes soient anonymes dans Go, une utilisation inappropriée affectera les performances. Afin d'optimiser les fermetures, vous pouvez éviter les copies inutiles, réduire le nombre de variables capturées, utiliser l'optimiseur de judas et l'inline, et enfin déterminer l'efficacité grâce à des tests de référence.

Les performances d'entrée et de sortie en C++ peuvent être améliorées grâce aux techniques d'optimisation suivantes : 1. Utilisation de pointeurs de fichiers ; 2. Utilisation de flux ; 3. Utilisation du cache 4. Optimisation des opérations d'E/S par lots, E/S asynchrones ; E/S mappées en mémoire) /O).

Les performances de la fonction Go peuvent être optimisées grâce aux conseils suivants : Utilisez la mise en cache pour éviter les doubles calculs. Utilisez des goroutines pour concurrencier les calculs afin d’améliorer l’efficacité. Utilisez le code assembleur pour les calculs critiques afin d’améliorer les performances. Choisissez des structures de données appropriées, telles que des tranches, des cartes et des canaux, pour optimiser le stockage et la récupération des données. Évitez les allocations de mémoire inutiles pour réduire la surcharge de performances. Inline les fonctions fréquemment appelées pour réduire les frais d'appel.

Les fonctions peuvent être optimisées en C++ pour améliorer les performances du code et économiser des ressources grâce à des mesures telles que des optimisations de prétraitement (telles que des définitions de macros), des optimisations d'indicateurs du compilateur (telles que -O2) et des optimisations d'inline et de boucle. Les étapes d'optimisation spécifiques incluent : 1. Utiliser les directives de prétraitement pour la définition des macros et le prétraitement ; 2. Utiliser les indicateurs du compilateur pour spécifier les paramètres d'optimisation, tels que -O2 ; 3. Marquer les fonctions via le mot-clé inline afin qu'elles puissent être intégrées au moment de la compilation ; . Appliquer des techniques d'optimisation de boucle telles que le déroulement de boucle et la vectorisation de boucle. Grâce à ces optimisations, nous pouvons améliorer considérablement les performances du programme.

Évitez les optimisations prématurées et concentrez-vous sur les véritables goulots d’étranglement en matière de performances. Inline fonctionne avec soin pour éviter la surcharge du code et les temps de compilation plus longs. Suivez les directives d'exactitude constante pour éviter toute modification accidentelle des entrées/sorties. Assurez-vous toujours d'initialiser les variables locales avant de les utiliser. Tenez compte de la cohérence du cache, utilisez des mécanismes de synchronisation volatils et appropriés.

La bibliothèque Numpy est une importante bibliothèque de calcul scientifique en Python. Elle fournit des objets de tableau multidimensionnels efficaces et une riche bibliothèque de fonctions, qui peuvent nous aider à effectuer des calculs numériques et un traitement de données plus efficacement. Cet article présentera une série de fonctions couramment utilisées dans la bibliothèque Numpy et comment utiliser ces fonctions pour optimiser le code et accélérer le traitement des données. Création de tableaux Nos fonctions de création de tableaux couramment utilisées sont : np.array() : Convertir les données d'entrée en objets ndarray Vous pouvez spécifier la classe de données du tableau en spécifiant dtype.

Un guide pratique pour optimiser l'efficacité des fonctions PHP : utilisez la mise en cache des fonctions (opcache) pour éliminer la surcharge de compilation. Identifiez les goulots d'étranglement des fonctions grâce à l'analyse du code (Tideways/Blackfire). Choisissez un algorithme plus efficace (recherche binaire/table de hachage). Réduisez l’allocation d’objets (pool d’objets/comptage de références). Traitement parallèle (multi-threading/coroutines) de tâches à forte intensité de calcul. Utilisez l'extension (bcmath) pour fournir une implémentation optimisée.

Les méthodes courantes d'optimisation des fonctions Go consistent à éviter les allocations inutiles et à améliorer les performances grâce au regroupement ou à la réutilisation de variables. Choisissez une structure de données efficace, par exemple en utilisant map au lieu de struct pour améliorer l'efficacité de la recherche de paires clé-valeur. Évitez les récursions profondes et, si possible, utilisez l'itération. L'utilisation de coroutines pour le traitement parallèle peut améliorer les performances. Pour un code hautement optimisé, envisagez d’utiliser l’optimisation de l’assembly en ligne pour maximiser les performances.
