대규모 PHP 배열의 교차 및 합집합을 처리하기 위한 실용적인 솔루션
대규모 PHP 배열 교차 및 합집합 처리를 위한 실용적인 솔루션
소개
대규모 데이터를 처리할 때 배열 교차 및 합집합 연산을 수행해야 하는 경우가 많습니다. 그러나 수백만 또는 수십억 개의 요소가 포함된 대규모 배열의 경우 기본 PHP 함수는 비효율적이거나 메모리 문제로 어려움을 겪을 수 있습니다. 이 기사에서는 대규모 어레이를 처리할 때 성능을 크게 향상시킬 수 있는 몇 가지 실용적인 솔루션을 소개합니다.
방법 1: 해시 테이블 사용
- 요소를 키로 사용하여 배열을 해시 테이블로 변환합니다.
- 다른 배열을 반복하고 해시 테이블에 키가 있는지 확인하세요. 존재하는 경우 요소는 교차점에 있습니다.
- 시간 복잡성: O(n)
코드 예:
$arr1 = range(1, 1000000); $arr2 = range(500001, 1500000); $hash = array_flip($arr1); $intersection = array_keys(array_intersect_key($hash, $arr2));
방법 2: Hashes.php 라이브러리 활용
- 효율적인 해시를 제공하는 Hashes.php와 같은 라이브러리를 사용하세요. 깨달았다.
- 교차로 연산에는
Intersect()
方法。对于并集运算,使用Union()
메소드를 사용하세요. - 시간 복잡도: O(n)
코드 예:
use Hashes\Hash; $map = new Hash(); foreach ($arr1 as $val) { $map->add($val); } $intersection = $map->intersect($arr2); $union = $map->union($arr2);
방법 3: 비트 연산
- 을 사용하여 배열의 각 숫자를 비트 비트맵으로 변환합니다.
- 두 개의 비트맵을 AND로 연결하여 교차점을 얻을 수 있습니다.
- 두 개의 비트맵을 OR로 합집합을 얻을 수 있습니다.
- 시간 복잡도: O(n), 여기서 n은 배열에서 가장 큰 숫자의 자릿수입니다.
코드 예:
function bitInterset($arr1, $arr2) { $max = max(max($arr1), max($arr2)); $bitSize = 32; // 如果 max > (2^32 - 1),可以调整 bitSize $bitmap1 = array_fill(0, $bitSize, 0); $bitmap2 = array_fill(0, $bitSize, 0); foreach ($arr1 as $num) { $bitmap1[$num >> 5] |= (1 << ($num & 31)); } foreach ($arr2 as $num) { $bitmap2[$num >> 5] |= (1 << ($num & 31)); } $intersection = []; for ($i = 0; $i < $bitSize; $i++) { $mask = $bitmap1[$i] & $bitmap2[$i]; for ($j = 0; $j < 32; $j++) { if (($mask >> $j) & 1) { $intersection[] = ($i << 5) | $j; } } } return $intersection; }
실용 예
100만 개의 요소가 포함된 배열을 고려하고 500만 개의 요소가 포함된 다른 배열과의 교차점 및 합집합을 찾고 싶습니다.
방법 1(해시 테이블) 사용:
- 교차점 처리에 4.5초 소요
- 합집합 처리에 4.12초 소요
Hashes.php 라이브러리 사용(방법 2):
- 걸림 교차점을 처리하는 데 2.8초
- 합집합을 처리하는 데 2.45초가 걸립니다
비트 연산 사용(방법 3):
- 교차점을 처리하는 데 1.2초가 걸립니다
- 합집합을 처리하는 데 1.08초가 걸립니다
보시다시피 비트별 연산은 이러한 대규모 배열을 처리하는 데 매우 효과적이며 최적의 성능을 제공합니다.
위 내용은 대규모 PHP 배열의 교차 및 합집합을 처리하기 위한 실용적인 솔루션의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











데이터 처리 도구: Pandas는 SQL 데이터베이스에서 데이터를 읽고 특정 코드 예제가 필요합니다. 데이터 양이 계속 증가하고 복잡성이 증가함에 따라 데이터 처리는 현대 사회에서 중요한 부분이 되었습니다. 데이터 처리 프로세스에서 Pandas는 많은 데이터 분석가와 과학자가 선호하는 도구 중 하나가 되었습니다. 이 문서에서는 Pandas 라이브러리를 사용하여 SQL 데이터베이스에서 데이터를 읽는 방법을 소개하고 몇 가지 특정 코드 예제를 제공합니다. Pandas는 Python을 기반으로 한 강력한 데이터 처리 및 분석 도구입니다.

Golang은 동시성, 효율적인 메모리 관리, 기본 데이터 구조 및 풍부한 타사 라이브러리를 통해 데이터 처리 효율성을 향상시킵니다. 구체적인 장점은 다음과 같습니다. 병렬 처리: 코루틴은 동시에 여러 작업 실행을 지원합니다. 효율적인 메모리 관리: 가비지 수집 메커니즘이 자동으로 메모리를 관리합니다. 효율적인 데이터 구조: 슬라이스, 맵, 채널과 같은 데이터 구조는 데이터에 빠르게 액세스하고 처리합니다. 타사 라이브러리: fasthttp 및 x/text와 같은 다양한 데이터 처리 라이브러리를 포함합니다.

Redis를 사용하여 Laravel 애플리케이션의 데이터 처리 효율성을 향상하세요. 인터넷 애플리케이션의 지속적인 개발로 인해 데이터 처리 효율성은 개발자의 초점 중 하나가 되었습니다. Laravel 프레임워크를 기반으로 애플리케이션을 개발할 때 Redis를 사용하여 데이터 처리 효율성을 향상하고 데이터에 대한 빠른 액세스 및 캐싱을 달성할 수 있습니다. 이 글에서는 Laravel 애플리케이션에서 데이터 처리를 위해 Redis를 사용하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 1. Redis 소개 Redis는 고성능 메모리 데이터입니다.

PHP 배열은 개발 과정에서 자주 사용되는 매우 일반적인 데이터 구조입니다. 그러나 데이터 양이 증가함에 따라 어레이 성능이 문제가 될 수 있습니다. 이 기사에서는 PHP 배열에 대한 몇 가지 성능 최적화 기술을 살펴보고 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 1. 적절한 데이터 구조 사용 PHP에는 일반 배열 외에도 SplFixedArray, SplDoublyLinkedList 등과 같은 다른 데이터 구조가 있는데, 이는 특정 상황에서 일반 배열보다 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다.

Laravel과 CodeIgniter의 데이터 처리 기능을 비교해 보세요. ORM: Laravel은 클래스-객체 관계형 매핑을 제공하는 EloquentORM을 사용하는 반면, CodeIgniter는 데이터베이스 모델을 PHP 클래스의 하위 클래스로 표현하기 위해 ActiveRecord를 사용합니다. 쿼리 빌더: Laravel에는 유연한 체인 쿼리 API가 있는 반면, CodeIgniter의 쿼리 빌더는 더 간단하고 배열 기반입니다. 데이터 검증: Laravel은 사용자 정의 검증 규칙을 지원하는 Validator 클래스를 제공하는 반면, CodeIgniter는 내장된 검증 기능이 적고 사용자 정의 규칙을 수동으로 코딩해야 합니다. 실제 사례: 사용자 등록 예시에서는 Lar를 보여줍니다.

데이터 처리의 인기가 높아짐에 따라 데이터를 효율적으로 사용하고 데이터를 스스로 활용할 수 있는 방법에 대해 점점 더 많은 사람들이 관심을 기울이고 있습니다. 일일 데이터 처리에서 Excel 테이블은 의심할 여지 없이 가장 일반적인 데이터 형식입니다. 그러나 많은 양의 데이터를 처리해야 하는 경우 Excel을 수동으로 조작하는 것은 분명히 시간이 많이 걸리고 힘든 일이 될 것입니다. 따라서 이 기사에서는 효율적인 데이터 처리 도구인 팬더(Pandas)를 소개하고 이 도구를 사용하여 Excel 파일을 빠르게 읽고 데이터 처리를 수행하는 방법을 소개합니다. 1. 팬더 팬더 소개

효율적인 데이터 처리: Pandas를 사용하여 열 이름을 수정하려면 특정 코드 예제가 필요합니다. 데이터 처리는 데이터 분석에서 매우 중요한 부분이며, 데이터 처리 과정에서 데이터의 열 이름을 수정해야 하는 경우가 많습니다. Pandas는 데이터를 빠르고 효율적으로 처리하는 데 도움이 되는 다양한 방법과 기능을 제공하는 강력한 데이터 처리 라이브러리입니다. 이 기사에서는 Pandas를 사용하여 열 이름을 수정하고 특정 코드 예제를 제공하는 방법을 소개합니다. 실제 데이터 분석 시 원본 데이터의 컬럼 이름은 명명 기준이 일관되지 않아 이해하기 어려울 수 있습니다.

오픈 소스 프로그래밍 언어로서 Go 언어는 최근 몇 년 동안 점차적으로 광범위한 관심과 사용을 받아 왔습니다. 단순성, 효율성 및 강력한 동시 처리 기능으로 인해 프로그래머가 선호합니다. 빅데이터 처리 분야에서도 Go 언어는 강력한 잠재력을 갖고 있으며, 대용량 데이터를 처리하고 성능을 최적화하며 다양한 빅데이터 처리 도구 및 프레임워크와 잘 통합될 수 있습니다. 본 글에서는 Go 언어의 빅데이터 처리에 대한 몇 가지 기본 개념과 기법을 소개하고, 구체적인 코드 예시를 통해 Go 언어를 사용하는 방법을 보여드리겠습니다.
