Golang函數效能最佳化之演算法選擇技巧

Go 語言函數效能最佳化演算法選擇技巧

演算法的選擇直接影響函數的執行效率。在 Go 語言中，根據不同場景和資料特點，選擇合適的演算法至關重要。以下是幾種常用的演算法及其在Go 語言中的實作：

#排序演算法

• #冒泡排序： sort.Slice()
• 快速排序： sort.SliceIsSorted()
• ##歸併排序： sort.Merge()
• #堆排序： sort.Sort()

##搜尋演算法

線性搜尋：
• 手動遍歷切片或陣列
二分搜尋：
• sort.Search( )
哈希表：
• map 類型

實戰案例

假設我們有一個由100 萬整數組成的切片

data

，需要對它進行排序。

演算法比較

冒泡排序：
• 時間複雜度 O(n²)，不建議用於大數據量。
快速排序：
• 平均時間複雜度 O(n log n)，但有最壞情況下的效能問題。
歸併排序：
• 時間複雜度 O(n log n)，效能穩定。

程式碼範例

使用

sort.SliceIsSorted()

對data 使用快速排序： <div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class='brush:go;toolbar:false;'>package main import ( &quot;sort&quot; ) func main() { data := make([]int, 1000000) // ...（填充 data 切片） sort.SliceIsSorted(data, func(i, j int) bool { return data[i] &lt; data[j] }) }</pre><div class="contentsignin">登入後複製</div></div>此程式碼使用快速排序對

data

進行排序。

選擇技巧

資料量小( 冒泡排序或線性搜尋 資料量中等(1000-10000)：
• 快速排序或二分搜尋
資料量大(>10000)：
• 歸併排序或哈希表
資料分佈不均勻(存在大量重複元素)：
• 雜湊表

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