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Guide avancé du framework Java Collection : révéler les principes sous-jacents du framework et créer des structures de données efficaces
Guide avancé du framework Java Collection : révéler les principes sous-jacents du framework et créer des structures de données efficaces
JavaCollectionFrameworkVue d'ensemble
Le framework de collection Java est une partie importante de la programmation Java et est crucial pour une compréhension approfondie de ses principes sous-jacents et l'optimisation des structures de données. Dans ce guide, l'éditeur PHP Zimo amènera les lecteurs à révéler les principes sous-jacents du framework de collection Java, à apprendre comment créer des structures de données efficaces et à aider les lecteurs à se familiariser avec la programmation Java.
Principes sous-jacents du cadre de collecte
Pour comprendre le cadre de la collecte, vous devez comprendre ses principes sous-jacents. Le cadre de collecte utilise array et linked list comme structures de données de base. Un tableau est un espace mémoire contigu qui stocke des éléments de données du même type. Une liste chaînée est une structure de données dynamique composée de nœuds, chaque nœud stocke un élément de données et un pointeur vers le nœud suivant.
Le cadre de collecte implémente diverses structures de données en utilisant ces structures de données de base. Par exemple, les listes sont implémentées à l'aide de tableaux, tandis que les ensembles sont implémentés à l'aide de listes chaînées. Le cadre de collecte fournit également divers algorithmes pour faire fonctionner ces structures de données, tels que la recherche, le tri et l'insertion, etc.
Comment créer une structure de données efficace
Créer des structures de données efficaces est la clé pour améliorer les performances du programme. Dans un cadre de collections, vous pouvez y parvenir en choisissant des structures de données et des algorithmes appropriés.
Lors du choix d'une structure de données, vous devez prendre en compte les facteurs suivants :
- Type de données
- Taille des données
- Mode d'accès aux données
Lors du choix d'un algorithme, vous devez prendre en compte les facteurs suivants :
- Complexité de l'algorithme
- Stabilité de l'algorithme
- Adaptabilité de l'algorithme
Optimisation des performancesConseils
En plus de choisir des structures de données et des algorithmes appropriés, vous pouvez également améliorer les performances de votre programme grâce à quelques conseils d'optimisationdes performances. Ces conseils incluent :
- Évitez d'utiliser des boucles imbriquées
- Évitez d'utiliser des variables de marqueur
- Utilisez les opérateurs de comparaison corrects
- Utilisez des variables locales au lieu de variables membres
- Utilisez l'instruction try-with-resources pour fermer les ressources
Résumé
Collection Framework est un outil puissant qui peut vous aider à gérer et manipuler des données. En comprenant les principes sous-jacents du cadre de collections, vous serez en mesure de créer des structures de données efficaces et d'améliorer les performances de vos programmes.
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!
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Afin d'améliorer les performances des applications Go, nous pouvons prendre les mesures d'optimisation suivantes : Mise en cache : Utilisez la mise en cache pour réduire le nombre d'accès au stockage sous-jacent et améliorer les performances. Concurrence : utilisez des goroutines et des canaux pour exécuter des tâches longues en parallèle. Gestion de la mémoire : gérez manuellement la mémoire (à l'aide du package non sécurisé) pour optimiser davantage les performances. Pour faire évoluer une application, nous pouvons mettre en œuvre les techniques suivantes : Mise à l'échelle horizontale (mise à l'échelle horizontale) : déploiement d'instances d'application sur plusieurs serveurs ou nœuds. Équilibrage de charge : utilisez un équilibreur de charge pour distribuer les requêtes à plusieurs instances d'application. Partage de données : distribuez des ensembles de données volumineux sur plusieurs bases de données ou nœuds de stockage pour améliorer les performances et l'évolutivité des requêtes.
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Structure de données PHP : l'équilibre des arborescences AVL, maintenant une structure de données efficace et ordonnée
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L'algorithme CVM révolutionnaire résout plus de 40 ans de problèmes de comptage ! Un informaticien lance une pièce de monnaie pour trouver le mot unique pour « Hamlet »
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Compter semble simple, mais en pratique, c'est très difficile. Imaginez que vous êtes transporté dans une forêt tropicale vierge pour effectuer un recensement de la faune. Chaque fois que vous voyez un animal, prenez une photo. Les appareils photo numériques enregistrent uniquement le nombre total d'animaux suivis, mais vous êtes intéressé par le nombre d'animaux uniques, mais il n'y a pas de statistiques. Alors, quelle est la meilleure façon d’accéder à cette population animale unique ? À ce stade, vous devez dire : commencez à compter maintenant et comparez enfin chaque nouvelle espèce de la photo à la liste. Cependant, cette méthode de comptage courante n'est parfois pas adaptée aux informations pouvant atteindre des milliards d'entrées. Des informaticiens de l'Institut indien de statistique, UNL, et de l'Université nationale de Singapour ont proposé un nouvel algorithme : le CVM. Il peut approximer le calcul de différents éléments dans une longue liste.
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L'optimisation des performances pour l'architecture de microservices Java inclut les techniques suivantes : Utiliser les outils de réglage JVM pour identifier et ajuster les goulots d'étranglement des performances. Optimisez le garbage collector et sélectionnez et configurez une stratégie GC qui correspond aux besoins de votre application. Utilisez un service de mise en cache tel que Memcached ou Redis pour améliorer les temps de réponse et réduire la charge de la base de données. Utilisez une programmation asynchrone pour améliorer la simultanéité et la réactivité. Divisez les microservices, en divisant les grandes applications monolithiques en services plus petits pour améliorer l'évolutivité et les performances.
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Les techniques efficaces pour diagnostiquer rapidement les problèmes de performances PHP incluent l'utilisation de Xdebug pour obtenir des données de performances, puis l'analyse de la sortie Cachegrind. Utilisez Blackfire pour afficher les traces des demandes et générer des rapports de performances. Examinez les requêtes de base de données pour identifier les requêtes inefficaces. Analysez l'utilisation de la mémoire, affichez les allocations de mémoire et l'utilisation maximale.
Concentrez-vous dessus ! ! Analyse de deux cadres algorithmiques majeurs pour l'inférence causale
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1. Les principales tâches du cadre global peuvent être divisées en trois catégories. La première est la découverte de structures causales, c'est-à-dire l'identification des relations causales entre les variables des données. La seconde est l’estimation des effets causals, c’est-à-dire la déduction des données sur le degré d’influence d’une variable sur une autre variable. Il convient de noter que cet impact ne fait pas référence à la nature relative, mais à la manière dont la valeur ou la distribution d'une autre variable change lorsqu'une variable intervient. La dernière étape consiste à corriger les biais, car dans de nombreuses tâches, divers facteurs peuvent entraîner une distribution différente des échantillons de développement et des échantillons d'application. Dans ce cas, l’inférence causale peut nous aider à corriger les biais. Ces fonctions conviennent à une variété de scénarios, le plus typique étant celui de la prise de décision. Grâce à l'inférence causale, nous pouvons comprendre comment les différents utilisateurs réagissent à notre comportement décisionnel. Deuxièmement, dans l'industrie
