Javascript_javascript 手法で固定結果を生成する関数最適化手法
JavaScript で関数を記述するための最適化テクニックを共有します。
該当する関数は次の条件を満たす必要があります:
固定結果を生成
ページ上で複数の呼び出し
複雑または時間がかかる
コードと分析は次のように :
Java コード:
// 固定の結果を生成し、ページ上で複数回呼び出される関数
function check() {
// 時間のかかる操作をシミュレートします
var begin = Date.now(); // ECMAScript5 によって追加されました (サポートされていない場合は、新しい Date();
var ONE_SECOND = 1000,
result = false) {
if(Date.now() - begin; >= ONE_SECOND){
result = true
break
}
}
//関数を書き換え、結果を直接返します
check = function() {
return result;
}
return result;
var firstBegin = Date.now()
check(); //最初の関数呼び出し
var firstEnd = Date.now ();
check(); //2 番目の関数呼び出し
var SecondEnd = Date.now();
console.log("最初の関数には時間がかかります:" (firstEnd - firstBegin) " .");
console.log("2 番目の関数には時間がかかります:" (secondEnd - firstEnd) "ms.");
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Go では匿名関数とクロージャは匿名ですが、不適切に使用するとパフォーマンスに影響します。クロージャを最適化するには、不要なコピーを回避し、キャプチャされる変数の数を減らし、ピープホール オプティマイザとインライン化を使用し、最終的にベンチマーク テストを通じて有効性を判断します。

C++ の入出力パフォーマンスは、次の最適化手法によって改善できます。 1. ファイル ポインターの使用、 3. キャッシュの使用、 4. I/O 操作の最適化 (バッチ I/O、非同期 I/O、メモリ マップド I/O) /O)。

Go 関数のパフォーマンスは、次のヒントで最適化できます。 キャッシュを使用して二重計算を回避します。ゴルーチンを使用して計算を並行して行うと、効率が向上します。パフォーマンスを向上させるために、重要な計算にはアセンブリ コードを使用します。スライス、マップ、チャネルなどの適切なデータ構造を選択して、データの保存と取得を最適化します。パフォーマンスのオーバーヘッドを削減するために、不必要なメモリ割り当てを回避します。頻繁に呼び出される関数をインライン化して、呼び出しのオーバーヘッドを削減します。

PHP 関数の効率を最適化するための実践的なガイド: 関数キャッシュ (opcache) を使用してコンパイルのオーバーヘッドを排除します。コード分析を通じて機能のボトルネックを特定します (Tideways/Blackfire)。より効率的なアルゴリズム (二分探索/ハッシュ テーブル) を選択してください。オブジェクト割り当て (オブジェクト プール/参照カウント) を削減します。計算量の多いタスクの並列処理 (マルチスレッド/コルーチン)。拡張機能 (bcmath) を利用して、最適化された実装を提供します。

C++ で関数を最適化すると、前処理の最適化 (マクロ定義など)、コンパイラ フラグの最適化 (-O2 など)、インライン化とループの最適化などの手段を通じて、コードのパフォーマンスを向上させ、リソースを節約できます。具体的な最適化手順は次のとおりです。 1. マクロ定義と前処理に前処理命令を使用します。 2. コンパイラ フラグを使用して、-O2 などの最適化設定を指定します。 3. コンパイル時に関数をインライン化できるようにします。ループ展開やループベクトル化などのループ最適化手法を適用します。これらの最適化を通じて、プログラムのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。

Numpy ライブラリは、Python の重要な科学計算ライブラリです。効率的な多次元配列オブジェクトと豊富な関数ライブラリを提供し、数値計算やデータ処理をより効率的に実行するのに役立ちます。この記事では、Numpy ライブラリでよく使用される一連の関数と、これらの関数を使用してコードを最適化し、データ処理を高速化する方法を紹介します。配列の作成 一般的に使用される配列作成関数は次のとおりです: np.array(): 入力データを ndarray オブジェクトに変換します dtype を指定することで配列のデータ クラスを指定できます。

時期尚早な最適化を避け、実際のパフォーマンスのボトルネックに焦点を当てます。コードの肥大化やコンパイル時間の増加を避けるために、関数を慎重にインライン化します。 const の正確さのガイドラインに従って、入力/出力を誤って変更しないようにしてください。ローカル変数は使用する前に必ず初期化してください。キャッシュの一貫性を考慮し、揮発性の適切な同期メカニズムを使用してください。

Go 関数を最適化する一般的な方法には、不必要な割り当てを回避し、変数をプーリングまたは再利用することでパフォーマンスを向上させることが含まれます。キーと値のペアの検索効率を向上させるために、構造体の代わりにマップを使用するなど、効率的なデータ構造を選択します。深い再帰を避け、可能であれば反復を使用します。コルーチンを使用して並列処理を行うと、パフォーマンスが向上します。高度に最適化されたコードの場合は、パフォーマンスを最大化するためにアセンブリ インライン アセンブリ最適化の使用を検討してください。
