Рубрика «структуры массивов»

image


Если вам нужно повысить скорость вашей программы, то первым делом логично будет вспомнить курс по структурам данных и оптимизировать алгоритмическую сложность.

Алгоритмы — важнейшая часть программы: замена «горячего» алгоритма O(n) менее сложным, например, O(log n), обеспечивает практически произвольное увеличение производительности. Однако существенно влияет на производительность и структурированность данных: программы выполняются на физических машинах с физическими свойствами, например, разными задержками чтения/записи данных в кэши, на диски или в ОЗУ. После оптимизации алгоритмов стоит изучить эти свойства, чтобы достичь наибольшей производительности. Оптимизированный формат данных учитывает используемые алгоритмы и паттерны доступа при выборе того, как сохранять структуру данных на физическом носителе. Благодаря этому можно увеличить скорость алгоритмов в несколько раз. В этом посте мы покажем пример, в котором нам удалось достичь четырёхкратного повышения скорости чтения простым изменением формата данных в соответствии с паттерном доступа.

Сравнение хранилищ данных AoS и SoA

Современное оборудование, и, в частности CPU, спроектировано так, чтобы обрабатывать данные определённым образом. Расположение данных в памяти влияет на то, насколько эффективно программа сможет использовать кэш CPU, как часто она сталкивается с промахами кэша и насколько оптимально она сможет задействовать векторные команды (SIMD). Даже при использовании оптимальных алгоритмов выбор неподходящего формата данных может приводить к частым перезагрузкам кэша, простаивающим конвейерам и чрезвычайно большому объёму передач содержимого памяти; всё это снижает производительность.
Читать полностью »

image

Любому программисту будет полезно понимание различных структур данных и способов анализа их производительности. Но на практике мне ни разу не пригождались АВЛ-деревья, красно-чёрные деревья, префиксные деревья, списки с пропусками, и т.д. Некоторые структуры данных я использую только для одного конкретного алгоритма и ни для чего больше (например, кучи для реализации очереди с приоритетом в алгоритме поиска пути A*).

В повседневной работе я обычно обхожусь на удивление малым количеством структур данных. Чаще всего мне пригождаются:

  • Общие массивы данных (Bulk data) — способ эффективного хранения большого количества объектов.
  • Слабые ссылки (Weak reference) (или дескрипторы (handle)) — способ обращения к объектам в bulk data без сбоев программы в случае, если объект удалён.
  • Индексы — способ быстрого доступа к отдельным подмножествам в bulk data.
  • Массивы массивов — способ хранения объектов bulk data с динамическими размерами.

Я посвящу несколько статей тому, как я обычно реализую все эти структуры. Давайте начнём с простейшей и самой полезной — bulk data.Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js