Go の文字列連結は本当に O(n) ですか? 償却コストと効率的な代替案の検討。

Go での効率的な文字列連結

この記事は、大きなログ ファイルを処理するときに発生する一般的な問題、つまり正規表現を効率的に収集する必要性について説明することから始まります。一致したものをコンテナに保存し、後続の処理とシリアル化に備えます。質問者は、特に正規表現一致の数が多くなる可能性があることを考慮すると、小さいスライスでは容量が 2 倍になり、大きいスライスでは容量が 1.25 倍に増加することを挙げて、スライスへの追加に関連する潜在的なパフォーマンスの問題について懸念を表明しています。

質問者次に、一致の二重リンクリストを使用し、リストの長さに基づいてスライスを事前に割り当て、その後このスライスへの文字列ポインタをコピーする代替ソリューションを提案しています。彼らは、平均 O(1) 追加の複雑さを達成することに焦点を当てて、これを Go で実現するより効率的な方法があるかどうかを尋ねています。

回答では、質問者が提起した懸念に対処し、append() が次のように説明されています。 Go での操作の実際の償却コストは O(1) です。これは、個々の append() 操作のコストは変動する可能性がありますが、多数の操作にわたる平均コストは一定のままであることを意味します。応答では、これは、文字列の格納に使用される配列がそのサイズに比例して増大し、配列の増大に伴うコストの増加が、そのような増大の頻度の減少によってバランスが保たれるという事実によるものであると考えられます。この主張を裏付ける経験的証拠は、ラップトップ上で 100 万回の append() 操作に 77 ミリ秒かかることを示すベンチマークを引用しています。文字列を「コピー」するコストは、文字列の内容全体ではなく、主に文字列ヘッダー (ポインタと長さのペア) をコピーするコストであることを強調しています。

次に、応答はリンク リスト (コンテナ/ list) とスライスを組み合わせたもので、オーバーヘッドが低いため、この特定のシナリオにはスライスの方が適している可能性があることを示しています。ただし、応答では、スライスにスペースを事前に割り当てることで、特定のケースでパフォーマンスがさらに向上する可能性があることも認めています。

最後に、grep のようなアプリケーションの特定のコンテキストを認識して、応答では、出力全体をバッファリングしないことを推奨しています。ラム。代わりに、結果を単一の関数としてストリーミングし、大量のデータをメモリに保存する必要性を回避することを提案しています。応答では、文字列参照を保持することの潜在的な影響についても説明し、ガベージ コレクションへの影響を強調し、特定のシナリオで効率を高めるために文字列の代わりに []byte を使用することを提案しています。

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