Go에서 슬라이스를 딥 카피하는 방법: 추가와 복사?
Go에서 슬라이스를 간결하고 효율적으로 딥 카피하는 방법
Go에서 슬라이스를 복사하려면 원래 배열에 대한 의도하지 않은 수정을 방지하기 위해 새로운 백업 배열을 생성하는 것을 고려해야 합니다. . 이를 달성하기 위한 간결하고 성능이 뛰어난 여러 가지 방법이 있습니다.
한 가지 접근 방식은 추가 기능을 사용하는 것입니다.
copy := append([]T{}, orig...)
여기서 T는 원본 슬라이스 원본의 요소 유형입니다. 그러나 내장된 복사 기능을 사용하는 대체 솔루션이 있습니다.
cpy := make([]T, len(orig)) copy(cpy, orig)
복사 기능은 언어 내에서 슬라이스를 복사하는 데 최적화되어 있습니다. Go 문서에서:
"복사 내장 함수는 소스 슬라이스의 요소를 대상 슬라이스로 복사합니다. ... 복사는 복사된 요소 수를 반환하며, 이는 len(src)의 최소값이 됩니다. 및 len(dst)."
참고:
이러한 솔루션은 슬라이스. 슬라이스에 포인터 또는 포인터 필드가 있는 구조체가 포함된 경우 해당 포인터는 여전히 원래 슬라이스와 동일한 값을 가리킵니다.
벤치마크:
추가 및 복사 테스트 접근 방식은 비슷한 성능 특성을 나타냅니다.
BenchmarkCopy 100000 24724 ns/op BenchmarkAppend 100000 24967 ns/op
벤치마크 결과에 따르면 두 방법 모두 전체 복사에 똑같이 효율적입니다. 조각.
위 내용은 Go에서 슬라이스를 딥 카피하는 방법: 추가와 복사?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Golang은 성능과 확장 성 측면에서 Python보다 낫습니다. 1) Golang의 컴파일 유형 특성과 효율적인 동시성 모델은 높은 동시성 시나리오에서 잘 수행합니다. 2) 해석 된 언어로서 파이썬은 천천히 실행되지만 Cython과 같은 도구를 통해 성능을 최적화 할 수 있습니다.

Golang은 동시성에서 C보다 낫고 C는 원시 속도에서 Golang보다 낫습니다. 1) Golang은 Goroutine 및 Channel을 통해 효율적인 동시성을 달성하며, 이는 많은 동시 작업을 처리하는 데 적합합니다. 2) C 컴파일러 최적화 및 표준 라이브러리를 통해 하드웨어에 가까운 고성능을 제공하며 극도의 최적화가 필요한 애플리케이션에 적합합니다.

goisidealforbeginnersandsuitableforcloudandnetworkservicesduetoitssimplicity, 효율성, 및 콘크리 론 피처

Golang은 빠른 개발 및 동시 시나리오에 적합하며 C는 극도의 성능 및 저수준 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다. 1) Golang은 쓰레기 수집 및 동시성 메커니즘을 통해 성능을 향상시키고, 고전성 웹 서비스 개발에 적합합니다. 2) C는 수동 메모리 관리 및 컴파일러 최적화를 통해 궁극적 인 성능을 달성하며 임베디드 시스템 개발에 적합합니다.

goimpactsdevelopmentpositively throughlyspeed, 효율성 및 단순성.

C는 하드웨어 리소스 및 고성능 최적화가 직접 제어되는 시나리오에 더 적합하지만 Golang은 빠른 개발 및 높은 동시성 처리가 필요한 시나리오에 더 적합합니다. 1.C의 장점은 게임 개발과 같은 고성능 요구에 적합한 하드웨어 특성 및 높은 최적화 기능에 가깝습니다. 2. Golang의 장점은 간결한 구문 및 자연 동시성 지원에 있으며, 이는 동시성 서비스 개발에 적합합니다.

Golang과 Python은 각각 고유 한 장점이 있습니다. Golang은 고성능 및 동시 프로그래밍에 적합하지만 Python은 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. Golang은 동시성 모델과 효율적인 성능으로 유명하며 Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리 생태계로 유명합니다.

Golang과 C의 성능 차이는 주로 메모리 관리, 컴파일 최적화 및 런타임 효율에 반영됩니다. 1) Golang의 쓰레기 수집 메커니즘은 편리하지만 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 2) C의 수동 메모리 관리 및 컴파일러 최적화는 재귀 컴퓨팅에서 더 효율적입니다.
