array_javascript 스킬에 항목 추가에 대한 JS 성능 분석
배열에 항목을 추가하는 4가지 방법의 성능을 비교했습니다.
인덱서를 사용하여 추가
console.time("index");
var a = [];
for (var i = 0, l = times; i a[i] = i;
}
console.timeEnd("index");
푸시 방식 사용
console.time("푸시");
var a = [];
for (var i = 0, l = times; i a.push(i);
}
console.timeEnd("푸시");
연결 방법 사용
console.time("concat");
var a = [];
for (var i = 0, l = times; i a.concat(i);
}
console.timeEnd("concat");
concat 메소드를 사용하세요. 매개변수는 배열입니다
console.time("배열과 연결");
var a = [];
for (var i = 0, l = times; i a.concat([i]);
}
console.timeEnd("배열과 연결");
시간을 10,000(만)번으로 설정:
인덱스: 0.310ms
푸시: 1.476ms
연결: 8.911ms
배열과 연결: 2.261ms
시간을 100000(십만)번으로 설정:
인덱스: 1.967ms
푸시: 11.980ms
연결: 70.410ms
배열과 연결: 28.292ms
시간을 1000000(백만)번으로 설정:
인덱스: 138.559ms
푸시: 93.074ms
연결: 608.768ms
배열과 연결: 243.371ms
시간을 10000000(천만)번으로 설정:
인덱스: 1473.733ms
푸시: 611.636ms
연결: 6058.528ms
배열과 연결: 2431.689ms
요약
이 결론은 Chrome 브라우저에만 적용됩니다
concat 방식의 실행 효율성이 가장 느립니다
두 가지 concat 메소드의 매개변수 전달과 비교하여, 매개변수를 배열로 받아들인 경우, 매개변수를 비배열로 받아들인 경우보다 실행 효율성이 더 높습니다
대부분의 경우 인덱서의 실행 효율성은 푸시 방식보다 높습니다
실행 횟수가 많아지면 인덱서의 실행 효율성이 푸시 방식에 비해 떨어지기 시작합니다
브라우저 비교
경험이 부족하다고 지적해주신 네티즌분들께 감사드리며 여기에 브라우저 간 수평적 비교를 추가하겠습니다
첫 번째는 concat 방식을 사용하는 것입니다. IE와 Firefox에서는 매개변수가 배열인 경우 매개변수가 배열이 아닌 경우에 비해 실행 효율성이 떨어지지만 차이는 크지 않습니다
그러면 index와 push 방식이 concat보다 확실히 빠릅니다. Firefox에서는 push가 약간 더 좋지만 차이는 크지 않습니다.
세 브라우저의 인덱스와 푸시 방식의 실행 효율성을 비교해 보면, Firefox의 실행 효율성은 IE와 Chrome의 경우에는 기본적으로 10배 더 빠릅니다. 다른 브라우저에 비해 Firefox의 실행 효율성은 기본적으로 10배 빠릅니다.
수백만번의 결과는 다음과 같습니다.
// 파이어폭스
색인: 타이머가 시작되었습니다
인덱스: 229.79ms
푸시: 타이머가 시작되었습니다
푸시: 205.12ms
연결: 타이머가 시작되었습니다
연결: 2136.99ms
배열과 연결: 타이머가 시작되었습니다
배열과 연결: 2365.18ms
``
//즉
인덱스: 2,533.744밀리초
푸시: 3,865.979밀리초
연결: 4,303.139밀리초
배열과 연결: 4,792.208밀리초
이 기사에서는 JS의 성능에 대해서만 설명하고 비교를 통해 친구들의 JavaScript에 대한 이해가 깊어지기를 바랍니다.

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PHP 배열 키 값 뒤집기 방법의 성능 비교는 array_flip() 함수가 대규모 배열(100만 개 이상의 요소)에서 for 루프보다 더 나은 성능을 발휘하고 시간이 덜 걸리는 것을 보여줍니다. 키 값을 수동으로 뒤집는 for 루프 방식은 상대적으로 시간이 오래 걸립니다.

다양한 Java 프레임워크의 성능 비교: REST API 요청 처리: Vert.x가 최고이며 요청 속도는 SpringBoot의 2배, Dropwizard의 3배입니다. 데이터베이스 쿼리: SpringBoot의 HibernateORM은 Vert.x 및 Dropwizard의 ORM보다 우수합니다. 캐싱 작업: Vert.x의 Hazelcast 클라이언트는 SpringBoot 및 Dropwizard의 캐싱 메커니즘보다 우수합니다. 적합한 프레임워크: 애플리케이션 요구 사항에 따라 선택하세요. Vert.x는 고성능 웹 서비스에 적합하고, SpringBoot는 데이터 집약적 애플리케이션에 적합하며, Dropwizard는 마이크로서비스 아키텍처에 적합합니다.

PHP의 array_group_by 함수는 키 또는 클로저 함수를 기반으로 배열의 요소를 그룹화하여 키가 그룹 이름이고 값이 그룹에 속한 요소의 배열인 연관 배열을 반환할 수 있습니다.

C++ 다중 스레드 성능을 최적화하기 위한 효과적인 기술에는 리소스 경합을 피하기 위해 스레드 수를 제한하는 것이 포함됩니다. 경합을 줄이려면 가벼운 뮤텍스 잠금을 사용하세요. 잠금 범위를 최적화하고 대기 시간을 최소화합니다. 동시성을 향상하려면 잠금 없는 데이터 구조를 사용하세요. 바쁜 대기를 피하고 이벤트를 통해 스레드에 리소스 가용성을 알립니다.

Go에서 난수를 생성하는 가장 좋은 방법은 애플리케이션에 필요한 보안 수준에 따라 다릅니다. 낮은 보안: 대부분의 애플리케이션에 적합한 의사 난수를 생성하려면 math/rand 패키지를 사용하십시오. 높은 보안성: crypto/rand 패키지를 사용하여 더 강력한 무작위성을 요구하는 애플리케이션에 적합한 암호화된 보안 무작위 바이트를 생성합니다.

벤치마크에 따르면 소규모 고성능 애플리케이션의 경우 Quarkus(빠른 시작, 낮은 메모리) 또는 Micronaut(TechEmpower 우수)가 이상적인 선택입니다. SpringBoot는 대규모 풀 스택 애플리케이션에 적합하지만 시작 시간과 메모리 사용량이 약간 느립니다.

PHP의 array_group() 함수를 사용하면 지정된 키로 배열을 그룹화하여 중복 요소를 찾을 수 있습니다. 이 함수는 다음 단계를 통해 작동합니다. key_callback을 사용하여 그룹화 키를 지정합니다. 선택적으로 value_callback을 사용하여 그룹화 값을 결정합니다. 그룹화된 요소 수를 계산하고 중복 항목을 식별합니다. 따라서 array_group() 함수는 중복된 요소를 찾고 처리하는 데 매우 유용합니다.

고성능 애플리케이션을 개발할 때 C++는 특히 마이크로 벤치마크에서 다른 언어보다 성능이 뛰어납니다. 매크로 벤치마크에서는 Java, C# 등 다른 언어의 편의성과 최적화 메커니즘이 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다. 실제 사례에서 C++는 이미지 처리, 수치 계산 및 게임 개발에서 우수한 성능을 발휘하며 메모리 관리 및 하드웨어 액세스에 대한 직접적인 제어는 확실한 성능 이점을 제공합니다.
