优化嵌套循环的方法通常取决于具体的情况,但有几种常见的技巧可以尝试。尽可能减少内部循环的迭代次数,这可以通过更有效的算法或数据结构来实现。如果内部循环中使用的值在外部循环中已经计算过,可以尝试在外部循环中计算并将结果存储起来,避免重复计算。下面是一个简单的示例,演示了如何通过优化来减少嵌套循环的计算量:
今天在优化代码的时候发现了一段代码运行时候极其缓慢,从而引发了我对 try catch 的性能优化深度思考 关键代码拆解成如下图所示(无关部分已省略): 起初我认为可能是这个 getRowDataItemNumberFormat 函数里面某些方法执行太慢,从 formatData.replace 到 unescape(已废弃,官方建议使用 decodeURI 或者 decodeURIComponent 替代) 方法都怀疑了一遍,发现这些方法都不是该函数运行慢的原因。 为了深究原因,我给 style.
本文是Netty文集中“Netty 源码解析”系列的文章。主要对Netty的重要流程以及类进行源码解析,以使得我们更好的去使用Netty。Netty是一个非常优秀的网络框架,对其源码解读的过程也是不断学习的过程。 AdaptiveRecvByteBufAllocator主要用于构建一个最优大小的缓冲区来接收数据。比如,在读事件中就会通过该类来获取一个最优大小的的缓冲区来接收对端发送过来的可读取的数据。 关于AdaptiveRecvByteBufAllocator的分析,会通过一层层的Java doc来
即使是循环中最快的代码,累计迭代上千次也会慢下来。此外,循环体运行时也会带来小性能开销,不仅仅是增加了总体运行时间。减少迭代次数能获得更加显著的性能提升,最广为人知的一种限制循环迭代次数的模式被称为“达夫设备(Duff’s Device)”。
1、查看索引是否设置妥当,即所用的查询条件是否有添加索引,当然索引不是越多越好,只需给常用的查询条件加上即可,一般采用B+树的索引方式(具体原因可自行百度,不再赘述)
起初我认为可能是这个 getRowDataItemNumberFormat 函数里面某些方法执行太慢,从 formatData.replace 到 unescape(已废弃,官方建议使用 decodeURI 或者 decodeURIComponent 替代) 方法都怀疑了一遍,发现这些方法都不是该函数运行慢的原因。为了深究原因,我给 style.formatData 传入了不同的值,发现这个函数的运行效率出现不同的表现。开始有点疑惑为什么 style.formatData 的值导致这个函数的运行效率差别如此之大。
爱可生 DBA 团队成员,擅长故障分析、性能优化,个人博客:https://www.jianshu.com/u/a95ec11f67a8,欢迎讨论。
2018-12-22 11:50
参考链接 :https://blog.csdn.net/hcz666/article/details/126486057
小熊最近两天加班比较严重,要处理的事情很多,但是学习的热情永远不会减少,前面讲述的go语言语法是非常非常简单的,所以没有做深入的剖析,后面会从各种角度解析语法,fighting!!
1. 尽可能减少Join语句中Nested Loop的循环总次数 最有效的办法是让驱动表的结果集尽可能地小,这也正是在本章第二节中所提到的优化基本原则之一——“永远用小结果集驱动大结果集” 比如,当两个表(表A和表B)Join时,如果表A通过WHERE条件过滤后有10条记录,而表B有20条记录。如果选择表A作为驱动表,也就是被驱动表的结果集为20,那么我们通过Join条件对被驱动表(表B)的比较过滤就会进行10次。反之,如果选择表B作为驱动表,则须要进行20次对表A的比较过滤 2. 优先优化Nested L
动态规划是编程问题中最常见的一种模式。本质上来说,动态规划是一种对递归的优化,通过记忆化存储的方式减少重复计算的次数。在尝试用动态规划解决问题时,我们可以遵循如下的四个步骤:
在 Java 语言的第 1 个版本中就开始引入了传统的 for 循环,它的更简单的变体 for-each 是在 Java 5 中引入的。大部分开发人员更喜欢使用 for-each 执行日常迭代,但对于迭代一个范围或跳过范围中的值等操作,他们仍会使用 for。
在 JDK 中有很多锁,包括 synchronized、ReentrantLock、ReentrantReadWriteLock、锁的使用场景也分很多种,下面看一下对加锁优化的小技巧。
机器之心报道 机器之心编辑部 登陆 GitHub 以来,这个项目已经收获了 800 多个 Star。 随着越来越多的企业转向人工智能来完成各种各样的任务,企业很快发现,训练人工智能模型是昂贵的、困难的和耗时的。 一家公司 MosaicML 的目标正是找到一种新的方法来应对这些层出不穷的挑战。近日, MosaicML 推出了一个用于高效神经网络训练的 PyTorch 库「Composer」,旨在更快地训练模型、降低成本,并获得表现更好的模型。 Composer 是一个用 PyTorch 编写的开源库,旨在集
来源:机器之心本文约3000字,建议阅读10分钟本文介绍了MosaicML 推出了一个用于高效神经网络训练的 PyTorch 库「Composer」。 登陆 GitHub 以来,这个项目已经收获了 800 多个 Star。 随着越来越多的企业转向人工智能来完成各种各样的任务,企业很快发现,训练人工智能模型是昂贵的、困难的和耗时的。 一家公司 MosaicML 的目标正是找到一种新的方法来应对这些层出不穷的挑战。近日, MosaicML 推出了一个用于高效神经网络训练的 PyTorch 库「Composer」
所使用的模拟器还可以提供每个指令地址的执行计数。这提供了每个二进制文件中热循环被执行的迭代次数。每次迭代的浮点运算(FLOPs)是通过检查反汇编来计算的。如果进行静态分析,原始标量代码在热循环中有28个触发器。但是由于循环的一部分有时会被删除(对于这个输入数据集,4.5%的迭代),所以每次迭代的动态FLOPs为27.33。将每次迭代的FLOPs乘以迭代次数表明,每个二进制文件都在做相同的FP工作总量[6].
先看效果 为了查看慢的地方,添加了一些日志记录。其中遍历1w次便会输出一次时间。 优化前 优化后 优化后 背景 报表的查询导出功能,查询导出使用同一方法获取数据。 页面分页查询耗时还能接收,小数据
上一篇文章在最后提到“在foreach循环中嵌套查询,这是非常耗费资源的”。当时考虑到本站应用场景简单,查询仅为百位数量级,性能损失忽略不计,就图简单没有深入去重写程序。今天得空,改造了下程序,通过操作数组来达到避开在遍历中使用count查询的目的。
该题就是两层循环,第一层循环主要是遍历字符串,第二层循环用来进行匹配。实现代码如下:
一言以蔽之:尽量在循环中减少操作。 循环里的操作有哪些? 实例化、调用方法、运算 举例一: int i; int j; int k; //将i j k 放在循环外,减少循环变量实例化次数 for (i = 0; i < 10; i++) for (j = 0; j < 100; j++) for (k = 0; k < 1000; k++)
1.能不能使用 join 语句? 如果可以使用 Index Nested-Loop Join 算法,也就是说可以用上被驱动表上的索引,其实是没问题的; 如果使用 Block Nested-Loop Join 算法,扫描行数就会过多。尤其是在大表上的 join 操作,这样可能要扫描被驱动表很多次,会占用大量的系统资源。所以这种 join 尽量不要用。 2. 如果要使用 join,应该选择大表做驱动表还是选择小表做驱动表? 如果是 Index Nested-Loop Join 算法,应该选择小表做驱动表;如果是
所谓的循环无关代码(Loop-invariant Code),指的是循环中值不变的表达式。如果能够在不改变程序语义的情况下,将这些循环无关代码提出循环之外,那么程序便可以避免重复执行这些表达式,从而达到性能提升的效果。
在多重循环中,如果有可能,请将最长的循环放在最内层,最短的循环放在最外层,以减少CPU跨切循环层的次数。
英国计算机科学家Tony Hoare在1960年为了解决计算机上的排序问题,提出了快速排序的算法,最初是为了在英国的英尔兰电子公司(ELLIOTT Brothers)的快速硬件上实现高效的排序算法。
synchronized 在 JDK 1.5 时性能是比较低的,然而在后续的版本中经过各种优化迭代,它的性能也得到了前所未有的提升,
synchronized 在 JDK 1.5 时性能是比较低的,然而在后续的版本中经过各种优化迭代,它的性能也得到了前所未有的提升,上一篇中我们谈到了锁膨胀对 synchronized 性能的提升,然而它也只是“众多” synchronized 性能优化方案中的一种,那么我们本文就来盘点一下 synchronized 的核心优化方案。
这个功能刚上线不久,起初查询和导出速度都是蛮快的,把这个SQL放到测试环境也是挺快的。
循环语句是编程中常用的一种结构,用于重复执行特定的代码块。它的作用是在满足特定条件的情况下,反复执行一段代码,以实现重复性任务的自动化处理。循环语句在程序中具有重要的地位和作用。 循环语句的重要性体现在以下几个方面。首先,循环语句能够提高代码的复用性和效率,减少代码冗余。通过循环,我们可以将需要重复执行的代码块放入循环体中,避免了多次复制和粘贴相同的代码。其次,循环语句使程序可以处理大量数据或执行大规模的任务,从而提高程序的处理能力和效率。它可以让程序按需重复执行,处理大量数据集合或持续监控某些情况。此外,循环语句还可以实现特定的算法逻辑和控制流程,如排序、搜索、遍历等。 在编程中,循环语句是一种必备的工具,可以有效地解决各种重复性任务和问题。合理地运用循环语句能够简化代码的编写和维护,提高程序的可读性和可维护性。因此,对于开发人员来说,掌握循环语句的使用方法和技巧是至关重要的。它们可以帮助我们更高效地开发程序,处理大规模任务,并实现各种复杂的业务逻辑。
最近帮忙公司的几个项目组进行了不同方面的性能优化,发现几个项目都出现了一些共性的问题。这里写一篇文章,总结一下这几类问题,以及其对应的解决方案。方便其它项目组参考。 常见问题一:打开页面非常慢,有的项目打开一个页面竟然要 20 多秒。 优化步骤: 降低每一个页面的请求数:使用浏览器跟踪打开页面后所有的请求,并逐一排查,把没有必要向服务端发起的请求优化掉,减少 Round Trip 次数。 针对每一个请求进行优化:对请求逐一排查,看看分别是哪些请求占用了较多的时间。 如果该请求是 JS 文件,
该过程会触发两次重排——第一步和第三步。如果你忽略这两个步骤,那么在第二步所产生的任何修改都会触发一次重排。 有三种方法可以使DOM脱离文档:
用执行计划分别测试一下union all、in和or,发现union all分两步执行,而in和or只用了一步,效率高一点。
python程序的循环结构有两种,分别是遍历循环和无限循环,这次主要讲解内容之一。除此之外还有循环控制保留字和循环的高级用法介绍。 在计算机编程的世界里,循环结构是一种强大的工具,而Python语言中的循环机制更是让程序员事半功倍。无论是处理大规模数据、实现重复任务,还是简化复杂的算法,Python的循环结构都展现了其简洁而灵活的特性。本篇技术博客将深入探讨Python程序中的循环结构,为你揭示其奥秘,助你更好地掌握这一编程利器。
Scalar Evolution(SCEV)用于分析循环中的标量(scalar)是如何变化的(evolution)。
操作系统(Operating System,简称OS)是计算机系统中的核心软件,它管理计算机硬件资源,提供程序运行的环境,并作为用户与计算机硬件之间的接口。操作系统的主要目标是提高计算效率,简化用户操作,并使计算机系统的使用更加方便和高效。
Python break语句,就像在C语言中,打破了最小封闭for或while循环。
虽然使用 range 没有显著减少代码量,但降低了它的复杂性,这么做的两个重要原因:
在if(a>10 && b=4)这样的语句中,确保AND表达式的第一部分最可能较快的给出结果(或者最早、最快计算),这样第二部分便有可能不需要执行。
在Java编程语言中,for循环和foreach循环都是常用的迭代方式。虽然它们都用于遍历数据集合,但它们之间有一些重要的区别。在本文中,我将深入探讨这些区别,帮助您理解何时应该使用哪种循环。
前言 最近一直重构项目的前端代码,也参考了各种前端代码的最佳实践,目的是让前端的HTML,CSS,JavaScript代码更符合标准,有更好的性能,更好的可维护性,尝到了重构后的甜头,也萌生了写这个系列博客的念头。前端代码有其固有的灵活性,这就导致了目前前端代码非常混乱的局面,本系列文章希望能起到抛砖引玉的作用,让更多的人重视前端代码的质量,编写更标准的前端代码。 本系列文章共有三篇,分别讨论HTML,CSS,Javascript,本篇将讨论Javascript。 目前,Javascript已广泛运用于前端
选自OpenAI 机器之心编译 参与:路雪、刘晓坤 刚刚,OpenAI 提出一种实验性元学习方法 Evolved Policy Gradients(EPG),该方法演化学习智能体的损失函数,从而实现在新任务上的快速训练。 OpenAI 发布一种实验性元学习方法 Evolved Policy Gradients(EPG),该方法从学习智能体的损失函数发展而来,可实现在新任务上的快速训练。测试时,使用 EPG 训练的智能体可在超出训练范畴的基础任务上取得成功,比如学习从训练时某物体的位置导航至测试时该物体的位置
前言:在现代网页开发中,JavaScript 已经成为了不可或缺的一部分。它可以帮助我们创建交互性的网页,提高用户体验。但是,如果不恰当使用 JavaScript,可能会导致网页加载速度变慢,甚至影响用户体验。那么,如何才能恰当使用 JavaScript 呢?
另外,MySQL对于IN做了相应的优化,即将IN中的常量全部存储在一个数组里面,而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多,产生的消耗也是比较大的。再例如:select id from table_name where num in(1,2,3) 对于连续的数值,能用 between 就不要用 in 了;再或者使用连接来替换。
获得 C 矩阵的计算方法都是相同的,只不过使用的是矩阵 A、B 不同的元素来进行计算,即不同数据的大量相同计算操作,这种计算是特别适合使用GPU来计算,因为GPU拥有大量简单重复的计算单元,通过并行就能极大的提高计算效率。
翻译:疯狂的技术宅 原文:https://medium.freecodecamp.org/how-to-optimize-your-javascript-apps-using-loops-d5eade9ba89f
【参考资料】 《算法(第4版)》 — — Robert Sedgewick, Kevin Wayne 在本篇笔记里,我从简单的插入排序,到希尔排序,中间的一系列算法,看起来就像是插入排
人们想要学习Unix shell的一个常见原因是释放批处理的功能。如果要对许多文件执行某些操作,一种方法是构造一个遍历这些文件的命令来实现。在编程术语中,这称为执行控制,最常见的示例之一是for循环。
循环结构: 意义:多次重复相同的事情(有一定的规律) 循环三要素: 初始化循环变量,循环条件,循环变量改变规则(向循环结束方向执行) while循环结构: 语法:
面试官最爱考察的是一个被试者对知识掌握的灵活程度和熟练程度,当一道题目可以同时考察到被试者多个知识点的掌握程度和思考能力时,面试官最爱这样的题目,而且对于插入排序这样被大家耳熟能详的知识点,常常成为考点。
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