Javascript_javascript 기술로 고정된 결과를 생성하는 기능 최적화 기술
Javascript로 함수를 작성하는 최적화 기술을 공유합니다.
적용 가능한 함수는 다음 조건을 충족해야 합니다:
고정된 결과 생성
페이지에서 여러 번 호출
복잡하거나 시간 소모적
코드 및 분석은 다음과 같습니다. 다음과 같습니다 :
Java 코드:
// 고정된 결과를 생성하고 페이지에서 여러 번 호출되는 함수
function check() {
//시간이 많이 걸리는 작업 시뮬레이션
var start = Date.now() // 지원되지 않는 경우 ECMAScript5에 의해 추가됨 새 Date()로 변경하세요.
var ONE_SECOND = 1000,
result = false
while(true) {
if(Date.now() - 시작 >= ONE_SECOND){
result = true;
break
}
}
//함수 다시 작성, 결과 직접 반환
check = function() {
return result;
}
return result;
}
var firstBegin = Date.now()
check() //첫 번째 함수 호출
var firstEnd = Date.now ();
check(); //두 번째 함수 호출
var secondEnd = Date.now()
console.log("첫 번째 함수에는 시간이 걸립니다." (firstEnd - firstBegin) "ms .");
console.log("두 번째 함수에는 시간이 걸립니다:" (secondEnd - firstEnd) "ms.");
결과는 다음과 같이 표시됩니다:


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익명 함수와 클로저는 Go에서 익명이지만 부적절한 사용은 성능에 영향을 미칩니다. 클로저를 최적화하기 위해서는 불필요한 복사본을 피하고, 캡처되는 변수의 수를 줄이고, Peephole Optimizer와 Inlining을 사용하고, 최종적으로 벤치마크 테스트를 통해 효율성을 판단할 수 있습니다.

C++의 입력 및 출력 성능은 다음과 같은 최적화 기술을 통해 향상될 수 있습니다. 1. 파일 포인터 사용 2. 스트림 사용 4. I/O 작업 최적화(일괄 I/O, 비동기 I/O, 메모리 매핑 I/O) /O).

Go 함수 성능은 다음 팁을 통해 최적화할 수 있습니다. 캐싱을 사용하여 이중 계산을 방지합니다. 효율성을 높이기 위해 고루틴을 사용하여 계산을 동시화합니다. 성능을 향상시키기 위해 중요한 계산에 어셈블리 코드를 사용하십시오. 슬라이스, 맵, 채널과 같은 적절한 데이터 구조를 선택하여 데이터 저장 및 검색을 최적화합니다. 성능 오버헤드를 줄이려면 불필요한 메모리 할당을 피하세요. 호출 오버헤드를 줄이기 위해 자주 호출되는 함수를 인라인으로 만듭니다.

전처리 최적화(예: 매크로 정의), 컴파일러 플래그 최적화(예: -O2), 인라인 및 루프 최적화와 같은 조치를 통해 C++에서 함수를 최적화하여 코드 성능을 개선하고 리소스를 절약할 수 있습니다. 특정 최적화 단계는 다음과 같습니다. 1. 매크로 정의 및 전처리를 위한 전처리 명령을 사용합니다. 2. -O2와 같은 최적화 설정을 지정합니다. 3. 컴파일 시 인라인될 수 있도록 함수를 표시합니다. . 루프 언롤링 및 루프 벡터화와 같은 루프 최적화 기술을 적용합니다. 이러한 최적화를 통해 프로그램 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

성급한 최적화를 피하고 실제 성능 병목 현상에 집중하세요. 인라인 기능은 코드 팽창과 긴 컴파일 시간을 방지하기 위해 신중하게 작동합니다. 실수로 입력/출력이 수정되는 것을 방지하려면 const 정확성 지침을 따르세요. 항상 로컬 변수를 사용하기 전에 초기화해야 합니다. 캐시 일관성을 고려하고 일시적이고 적절한 동기화 메커니즘을 사용하십시오.

Numpy 라이브러리는 Python의 중요한 과학 컴퓨팅 라이브러리로, 효율적인 다차원 배열 객체와 풍부한 함수 라이브러리를 제공하여 수치 계산과 데이터 처리를 보다 효율적으로 수행하는 데 도움이 됩니다. 이 기사에서는 Numpy 라이브러리에서 일반적으로 사용되는 일련의 기능과 이러한 기능을 사용하여 코드를 최적화하고 데이터 처리 속도를 높이는 방법을 소개합니다. 배열 생성 일반적으로 사용되는 배열 생성 함수는 다음과 같습니다: np.array(): 입력 데이터를 ndarray 객체로 변환합니다. dtype을 지정하여 배열의 데이터 클래스를 지정할 수 있습니다.

PHP 함수 효율성 최적화를 위한 실용적인 가이드: 함수 캐싱(opcache)을 사용하여 컴파일 오버헤드를 제거합니다. 코드 분석(Tideways/Blackfire)을 통해 기능 병목 현상을 식별합니다. 보다 효율적인 알고리즘(이진 검색/해시 테이블)을 선택하세요. 개체 할당(개체 풀/참조 계산)을 줄입니다. 계산 집약적인 작업의 병렬 처리(멀티스레딩/코루틴) 확장(bcmath)을 활용하여 최적화된 구현을 제공합니다.

Go 기능 최적화를 위한 일반적인 방법에는 불필요한 할당을 피하고 변수 풀링 또는 재사용을 통해 성능을 향상시키는 것이 포함됩니다. 키-값 쌍 검색 효율성을 높이기 위해 구조체 대신 맵을 사용하는 등 효율적인 데이터 구조를 선택합니다. 깊은 재귀를 피하고 가능하면 반복을 사용하십시오. 병렬 처리에 코루틴을 활용하면 성능이 향상될 수 있습니다. 고도로 최적화된 코드의 경우 어셈블리 인라인 어셈블리 최적화를 사용하여 성능을 최대화하는 것이 좋습니다.
