


Perkongsian pengalaman pembangunan C++: Pengalaman praktikal dalam pengaturcaraan data besar C++
Dalam era Internet, data besar telah menjadi sumber baharu Dengan peningkatan berterusan teknologi analisis data besar, permintaan untuk pengaturcaraan data besar menjadi semakin mendesak. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas, kelebihan unik C++ dalam pengaturcaraan data besar telah menjadi semakin menonjol. Di bawah ini saya akan berkongsi pengalaman praktikal saya dalam pengaturcaraan data besar C++.
1. Pilih struktur data yang sesuai
Memilih struktur data yang sesuai adalah bahagian penting dalam menulis program data besar yang cekap. Terdapat pelbagai struktur data dalam C++ yang boleh kita gunakan, seperti tatasusunan, senarai terpaut, pepohon, jadual cincang, dsb. Apabila memilih struktur data, penilaian dan pemilihan perlu dibuat berdasarkan kes demi kes.
Ambil jadual cincang sebagai contoh Jadual cincang ialah struktur data carian yang cekap dalam C++ dan sesuai untuk memproses carian dan penyimpanan sejumlah besar data. Struktur pokok sesuai untuk mengisih dan menanyakan data besar. Oleh itu, semasa menulis program data besar, anda perlu memilih struktur data yang sesuai mengikut situasi tertentu.
2. Elakkan penyalinan data yang tidak perlu
Apabila menulis program data besar, penyalinan data mungkin menjadi salah satu kesesakan prestasi. Untuk mengelakkan penyalinan data yang tidak perlu, anda boleh menggunakan penunjuk atau rujukan untuk memanipulasi data Pada masa yang sama, anda boleh menggunakan fungsi kawalan salinan objek secara rasional dalam C++ untuk mengelakkan operasi penyalinan atau tugasan yang tidak perlu.
3. Gunakan kumpulan memori sebanyak mungkin
Kolam memori ialah teknologi pengurusan memori biasa, yang menumpukan peruntukan memori dan proses pelepasan dalam blok memori saiz tertentu untuk mengurangkan penggunaan masa peruntukan dan pelepasan memori. Apabila memproses data besar, menggunakan kumpulan memori sebanyak mungkin boleh mengurangkan bilangan peruntukan dan keluaran memori dan meningkatkan kecekapan menjalankan program.
4. Gunakan rangka kerja selari berbilang benang atau C++
Dalam komputer moden, pemproses berbilang teras telah menjadi standard. Menggunakan multi-threading atau rangka kerja selari C++, beban pengiraan boleh diperuntukkan kepada teras pemprosesan yang berbeza untuk mempercepatkan pemprosesan program.
Pada masa yang sama, apabila menggunakan rangka kerja berbilang benang atau selari, anda perlu memberi perhatian kepada isu penyegerakan antara utas untuk mengelakkan kemungkinan masalah seperti persaingan dan kebuntuan.
5. Optimumkan struktur kod
Struktur kod yang baik adalah asas untuk menulis kod yang cekap dan boleh dibaca. Dalam pengaturcaraan data besar, mengoptimumkan struktur kod boleh meningkatkan kebolehbacaan dan kebolehselenggaraan kod, mengelakkan kerumitan yang tidak perlu dalam program dan meningkatkan kecekapan pelaksanaan program.
6. Menjalankan ujian prestasi dan pengoptimuman secara kerap
Ujian prestasi boleh membantu kami menilai prestasi program, mengesan kesesakan dalam program dan melaksanakan pengoptimuman yang disasarkan. Dalam pengaturcaraan data besar, adalah perlu untuk menjalankan ujian prestasi dan pengoptimuman yang kerap untuk memastikan kecekapan dan kestabilan program semasa memproses sejumlah besar data.
Ringkasnya, dari segi pengaturcaraan data besar C++, memilih struktur data yang sesuai, mengelakkan penyalinan data yang tidak perlu, menggunakan kumpulan memori, menggunakan rangka kerja multi-threading atau selari, mengoptimumkan struktur kod, dan menjalankan ujian dan pengoptimuman prestasi secara kerap adalah semuanya. cara untuk menambah baik program Kunci kepada kecekapan operasi. Saya harap pengalaman di atas dapat memberi inspirasi kepada pembangun pengaturcaraan data besar.
Atas ialah kandungan terperinci Perkongsian pengalaman pembangunan C++: Pengalaman praktikal dalam pengaturcaraan data besar C++. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Langkah-langkah untuk melaksanakan corak strategi dalam C++ adalah seperti berikut: tentukan antara muka strategi dan isytiharkan kaedah yang perlu dilaksanakan. Buat kelas strategi khusus, laksanakan antara muka masing-masing dan sediakan algoritma yang berbeza. Gunakan kelas konteks untuk memegang rujukan kepada kelas strategi konkrit dan melaksanakan operasi melaluinya.

Pengendalian pengecualian bersarang dilaksanakan dalam C++ melalui blok try-catch bersarang, membenarkan pengecualian baharu dibangkitkan dalam pengendali pengecualian. Langkah-langkah cuba-tangkap bersarang adalah seperti berikut: 1. Blok cuba-tangkap luar mengendalikan semua pengecualian, termasuk yang dilemparkan oleh pengendali pengecualian dalam. 2. Blok cuba-tangkap dalam mengendalikan jenis pengecualian tertentu, dan jika pengecualian luar skop berlaku, kawalan diberikan kepada pengendali pengecualian luaran.

Warisan templat C++ membenarkan kelas terbitan templat menggunakan semula kod dan kefungsian templat kelas asas, yang sesuai untuk mencipta kelas dengan logik teras yang sama tetapi gelagat khusus yang berbeza. Sintaks warisan templat ialah: templateclassDerived:publicBase{}. Contoh: templateclassBase{};templateclassDerived:publicBase{};. Kes praktikal: Mencipta kelas terbitan Derived, mewarisi fungsi mengira Base kelas asas, dan menambah kaedah printCount untuk mencetak kiraan semasa.

Dalam C, jenis char digunakan dalam rentetan: 1. Simpan satu watak; 2. Gunakan array untuk mewakili rentetan dan berakhir dengan terminator null; 3. Beroperasi melalui fungsi operasi rentetan; 4. Baca atau output rentetan dari papan kekunci.

Punca dan penyelesaian untuk kesilapan Apabila menggunakan PECL untuk memasang sambungan dalam persekitaran Docker Apabila menggunakan persekitaran Docker, kami sering menemui beberapa sakit kepala ...

Untuk menangani cabaran pemprosesan dan analisis data besar dengan berkesan, rangka kerja Java dan penyelesaian pengkomputeran selari pengkomputeran awan menyediakan kaedah berikut: Rangka kerja Java: Apache Spark, Hadoop, Flink dan rangka kerja lain digunakan khas untuk memproses data besar, menyediakan pengedaran enjin, sistem fail dan keupayaan pemprosesan Strim. Pengkomputeran awan pengkomputeran selari: AWS, Azure, GCP dan platform lain menyediakan sumber pengkomputeran selari yang anjal dan berskala, seperti EC2, AzureBatch, BigQuery dan perkhidmatan lain.

Dalam C++ berbilang benang, pengendalian pengecualian dilaksanakan melalui mekanisme std::promise dan std::future: gunakan objek promise untuk merekodkan pengecualian dalam utas yang membuang pengecualian. Gunakan objek masa hadapan untuk menyemak pengecualian dalam urutan yang menerima pengecualian. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan janji dan niaga hadapan untuk menangkap dan mengendalikan pengecualian dalam urutan yang berbeza.

Multithreading dalam bahasa dapat meningkatkan kecekapan program. Terdapat empat cara utama untuk melaksanakan multithreading dalam bahasa C: Buat proses bebas: Buat pelbagai proses berjalan secara bebas, setiap proses mempunyai ruang ingatan sendiri. Pseudo-Multithreading: Buat pelbagai aliran pelaksanaan dalam proses yang berkongsi ruang memori yang sama dan laksanakan secara bergantian. Perpustakaan multi-threaded: Gunakan perpustakaan berbilang threaded seperti PTHREADS untuk membuat dan mengurus benang, menyediakan fungsi operasi benang yang kaya. Coroutine: Pelaksanaan pelbagai threaded ringan yang membahagikan tugas menjadi subtask kecil dan melaksanakannya pada gilirannya.
