Optimiser les performances de la carte linguistique Go
Optimiser les performances de la carte du langage Go
Dans le langage Go, la carte est une structure de données très couramment utilisée, utilisée pour stocker une collection de paires clé-valeur. Toutefois, les performances de la carte peuvent être affectées lors du traitement de grandes quantités de données. Afin d'améliorer les performances de la carte, nous pouvons prendre certaines mesures d'optimisation pour réduire la complexité temporelle des opérations cartographiques, améliorant ainsi l'efficacité d'exécution du programme.
1. Pré-allouer la capacité de la carte
Lors de la création d'une carte, nous pouvons réduire le nombre d'extensions de carte et améliorer les performances du programme en pré-attribuant de la capacité. En général, nous pouvons estimer le nombre de paires clé-valeur dans la carte en fonction de nos besoins, puis spécifier la capacité lors de l'initialisation de la carte via la fonction make. De cette façon, la carte n'a pas besoin de s'étendre fréquemment lors de l'insertion d'éléments, ce qui réduit la consommation de performances.
// 预分配容量 m := make(map[string]int, 1000)
2. Utilisez sync.Map au lieu de map native
Le type sync.Map est fourni dans la bibliothèque standard du langage Go, qui est une implémentation de carte sécurisée pour la concurrence adaptée à une utilisation dans des environnements simultanés. Différentes de la carte native, les opérations de lecture et d'écriture de sync.Map sont simultanées et sûres sans verrouillage, ce qui peut considérablement améliorer les performances de concurrence du programme.
var m sync.Map m.Store("key", "value") value, ok := m.Load("key")
3. Évitez les opérations fréquentes sur la carte
Lorsque vous parcourez la carte, essayez d'éviter les ajouts et suppressions fréquents de la carte dans le corps de la boucle, ce qui entraînerait une dégradation des performances. Il est recommandé d'enregistrer d'abord les éléments qui doivent être supprimés ou modifiés dans des variables temporaires, puis d'effectuer l'opération en une seule fois une fois le parcours terminé.
// 遍历map并删除指定元素 temp := make([]string, 0) for key, value := range m { if needDelete(key, value) { temp = append(temp, key) } } for _, key := range temp { delete(m, key) }
4. Utilisez des verrous sécurisés pour la concurrence
Si vous ne pouvez pas utiliser sync.Map, vous pouvez utiliser des verrous pour garantir la sécurité de la carte dans un environnement simultané. Vous pouvez utiliser Mutex ou RWMutex dans le package de synchronisation pour implémenter la protection en lecture et en écriture de la carte afin d'éviter les conflits de concurrence.
var mu sync.Mutex mu.Lock() m["key"] = "value" mu.Unlock()
5. Envisagez d'utiliser d'autres structures de données pour remplacer map
Dans certains scénarios spécifiques, il peut y avoir des structures de données plus appropriées pour remplacer map, comme l'utilisation de tableaux, de listes chaînées, d'ensembles ordonnés, etc. Choisir la structure de données appropriée en fonction des besoins réels peut améliorer les performances et l'efficacité du programme.
Grâce aux méthodes d'optimisation ci-dessus, nous pouvons améliorer efficacement les performances de la carte linguistique Go, permettant au programme de s'exécuter plus efficacement lors du traitement de grandes quantités de données. Dans le développement réel, le choix d'une stratégie d'optimisation appropriée en fonction de circonstances spécifiques permet de mieux exploiter les avantages de la carte dans le langage Go.
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!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Le réglage des performances de Nginx peut être obtenu en ajustant le nombre de processus de travail, la taille du pool de connexion, l'activation des protocoles de compression GZIP et HTTP / 2 et en utilisant l'équilibrage du cache et de la charge. 1. Ajustez le nombre de processus de travail et la taille du pool de connexion: Worker_ProcessesAuto; Événements {Worker_Connections1024;}. 2. Activer la compression GZIP et le protocole http / 2: http {gzipon; serveur {écouter443sslhttp2;}}. 3. Utilisez l'optimisation du cache: http {proxy_cache_path / path / to / cachelevels = 1: 2k

L'utilisation de la chaîne JSON.Parse () à l'objet est la plus sûre et la plus efficace: assurez-vous que les chaînes sont conformes aux spécifications JSON et évitez les erreurs courantes. Utilisez Try ... Catch pour gérer les exceptions pour améliorer la robustesse du code. Évitez d'utiliser la méthode EVAL (), qui présente des risques de sécurité. Pour les énormes cordes JSON, l'analyse de fouet ou l'analyse asynchrone peut être envisagée pour optimiser les performances.

Il n'y a pas de fonction nommée "SUM" dans la bibliothèque de norme de langage C. La «somme» est généralement définie par les programmeurs ou fournie dans des bibliothèques spécifiques, et sa fonctionnalité dépend de l'implémentation spécifique. Les scénarios courants résument pour les tableaux et peuvent également être utilisés dans d'autres structures de données, telles que les listes liées. De plus, la «somme» est également utilisée dans des champs tels que le traitement d'image et l'analyse statistique. Une excellente fonction de "somme" devrait avoir une bonne lisibilité, une robustesse et une efficacité.

Le multithreading dans la langue peut considérablement améliorer l'efficacité du programme. Il existe quatre façons principales d'implémenter le multithreading dans le langage C: créer des processus indépendants: créer plusieurs processus en cours d'exécution indépendante, chaque processus a son propre espace mémoire. Pseudo-Multithreading: Créez plusieurs flux d'exécution dans un processus qui partagent le même espace mémoire et exécutent alternativement. Bibliothèque multi-thread: Utilisez des bibliothèques multi-threades telles que PTHEADS pour créer et gérer des threads, en fournissant des fonctions de fonctionnement de thread riches. Coroutine: une implémentation multi-thread légère qui divise les tâches en petites sous-tâches et les exécute tour à tour.

Que dois-je faire si les étiquettes de structure personnalisées à Goland ne sont pas affichées? Lorsque vous utilisez Goland pour le développement du langage GO, de nombreux développeurs rencontreront des balises de structure personnalisées ...

STD :: Unique supprime les éléments en double adjacents dans le conteneur et les déplace jusqu'à la fin, renvoyant un itérateur pointant vers le premier élément en double. STD :: Distance calcule la distance entre deux itérateurs, c'est-à-dire le nombre d'éléments auxquels ils pointent. Ces deux fonctions sont utiles pour optimiser le code et améliorer l'efficacité, mais il y a aussi quelques pièges à prêter attention, tels que: std :: unique traite uniquement des éléments en double adjacents. STD :: La distance est moins efficace lorsqu'il s'agit de transacteurs d'accès non aléatoires. En maîtrisant ces fonctionnalités et les meilleures pratiques, vous pouvez utiliser pleinement la puissance de ces deux fonctions.

Comment faire la distinction entre la fermeture des onglets et la fermeture du navigateur entier à l'aide de JavaScript sur votre navigateur? Pendant l'utilisation quotidienne du navigateur, les utilisateurs peuvent ...

Pour convertir les images XML, vous devez d'abord déterminer la structure des données XML, puis sélectionner une bibliothèque graphique appropriée (telle que Matplotlib de Python) et la méthode, sélectionner une stratégie de visualisation basée sur la structure de données, considérer le volume de données et le format d'image, effectuer un traitement par lots ou utiliser des bibliothèques efficaces, et enfin les enregistrer sous le nom de PNG, JPEG, ou SVG selon les besoins.
