大規(guī)模な配列の更新を最適化するには、次のようになります。1。メモリの使用量を削減するために、スプレッドまたはconcatを使用してコピーを作成する代わりに変異アレイを所定の位置に配置します。 2。関數(shù)通話のオーバーヘッドを最小限に抑えるためのバッチ更新、サイズがわかっている場合はアレイを事前に割り當て、コールスタックの制限を避けるための大きな挿入を噛みます。 3.數(shù)値データにfloat64arrayのような型付けられた配列を使用して、より高速なアクセスとメモリフットプリントを低くします。 4.スパースの更新については、マップまたはオブジェクトを使用して変更を保存し、必要な更新のみを適用し、メモリの削減と速度の改善。 5.長さのリセットまたはオブジェクトプーリングを介してアレイを再利用することにより、ガベージコレクションを最小限に抑えます。 6.変更された要素のみを処理し、迅速な更新を撤回し、ソートされたデータに効率的な挿入方法を使用して、最適なパフォーマンスとスケーラビリティを確保することにより、アルゴリズムを改善します。

大規(guī)模なアレイアップデート操作、特にパフォーマンス批判的なアプリケーションでは、メモリ効率と速度のバランスが取れている場合は不可欠です。更新ごとに新しい配列を作成するなどの素樸なアプローチは、特に何百萬もの要素や頻繁な変更を扱う場合、過度のメモリ割り當てと実行のゆっくりした実行につながる可能性があります。このような操作を効果的に最適化する方法は次のとおりです。

1.不必要な配列コピーを避けてください

最も一般的なパフォーマンスの落とし穴の1つは、最新のものが十分になる場合に新しい配列を作成することです。

問題：
concat 、 slice 、Spread演算子（ [...arr] ）などの方法を使用すると、新しい配列が作成され、メモリの使用量が一時的に倍増し、ガベージ収集圧力が増加します。

 //避けてください：毎回新しい配列を作成します
ret arr = [1、2、3];
arr = [... arr、4]; //作成された新しい配列

解決：
特に元の配列が他の場所で共有されていないか、必要でない場合は、可能であれば、インプレース変異を使用してください。

 //優(yōu)先：既存の配列を変異させます
arr.push（4）;

バッチの更新の場合：

 arr.push（... newitems）; //多くのアイテムを追加するのに効率的です

注：共有參照に注意してください。システムの他の部分が古い狀態(tài)に依存している場合、インプレースの更新は副作用を導入できます。

2。オーバーヘッドを減らすためのバッチ更新

頻繁に小さな更新（例えば、ループ內の一度に1つの要素）は、バッチの変更よりもはるかに遅くなります。

非効率的：

 for（let i = 0; i <100000; i）{
  largearray.push（i）; // 100K関數(shù)呼び出し
}

最適化：

 //サイズがわかっている場合は事前にアロケートします
const largearray = new Array（100000）;
for（let i = 0; i <100000; i）{
  largearray [i] = i;
}

// push.applyまたはスプレッドを使用してバッチ挿入（注意して）
largearray.push（... newdata）; // NewDataが大きすぎない場合はうまく機能します

警告：非常に大きなアレイ（たとえば、> 100k要素）を広げると、コールスタックの制限を超える可能性があります。そのような場合、 Array.prototype.push.applyまたはchunkを使用します。

 //大規(guī)模なデータに対して安全
関數(shù)appendlarge（arr、values）{
  const chunksize = 10000;
  for（i = 0; i <values.length; i = chunksize）{
    arr.push（... values.slice（i、i chunksize））;
  }
}

3.數(shù)値データに型付けられた配列を使用します

配列が數(shù)値（センサーデータ、ピクセル値、數(shù)學ベクトルなど）のみを保持している場合、タイプアレイ（ Int32Array 、 Float64Arrayなど）は、かなりの速度とメモリの利點を提供します。

利點：

• 固定サイズの連続的なメモリ割り當て
• 數(shù)字のボクシングはありません（メモリを保存）
• より速いアクセスと數(shù)學の操作
• WebGL、WebAssemblyなどとの直接的な互換性。

 // の代わりに：
ret arr = new Array（1e6）.fill（0）;

// 使用：
ret arr = new float64array（1e6）; //要素ごとに8バイト、予測可能

更新は同じくらい速いです：

 arr [100] = 42; //直接メモリ書き込み

ヒント：タイプ付き配列に固定された長さがあります。動的なサイジングが必要な場合は、それらをラップするか、2倍の容量などの戦略を使用します（Cのベクトルのサイズと同様）。

4.スパースまたは頻繁な更新に効率的なデータ構造を活用する

スパースアップデートを備えた非常に大きなアレイ（少數(shù)の要素のみが変更されます）の場合、完全な配列が必要かどうかを検討してください。

オプション：スパースアップデートにオブジェクトまたはマップを使用します

// 1Kだけが変更される1M要素アレイの代わりに
const updates = new Map（）;
updates.set（12345、newValue）;
updates.set（67890、別の値）;

//必要なときにのみ適用します
機能applysparseupdates（arr、updates）{
  for（const [index、value] of updates）{
    arr [index] = value;
  }
}

これにより、メモリフットプリントが削減され、変更がまれな場合に更新が高速化されます。

5.ごみ収集圧力を最小限に抑えます

大型アレイの頻繁な割り當てと取引ゴミコレクション（GC）を引き起こし、予測不可能な一時停止を引き起こします。

ベストプラクティス：

• 可能な場合はアレイを再利用します（例えば、 array.length = 0を介して、またはループで値をリセットします）
• サイズが前もって知られている場合は、大きなアレイを事前に挿入します
• 高周波操作で一時的なアレイにオブジェクトプーリングを使用します

//バッファを再利用します
const buffer = new Array（10000）;
関數(shù)プロセス（データ）{
  //必要なもののみをクリアします
  buffer.length = 0;
  //またはbuffer.fill（0）メモリを再利用する場合
  // ...入力して使用します
}

6.アルゴリズムの改善を検討してください

最大の利益は、マイクロ最適化からではなく、より良いアルゴリズムからもたらされることがあります。

• デルタの更新を使用してください。完全な再レンダーや再計算の代わりに、プロセス要素のみをプロセスします。
• デバウンスまたはスロットルのラピッドファイヤーアップデート（UIまたはイベント駆動型システムなど）。
• ソートされた配列の場合、バイナリ検索スプライスを注意して使用します。または、ビルド中に挿入順序を維持します。

まとめ

大規(guī)模なアレイの更新を最適化するには：

• safe安全な場合は、所定の位置に変異します
• batchバッチ挿入とループで繰り返される.push()を避けます
• cuntic數(shù)値データに型付けられた配列を使用します
• sizeサイズがわかっているときに事前に割り當てます
• old非常に大きなアレイの広がりを避けてください
• memory GCを減らすためにメモリを再利用します
• comsのほとんどのデータが変更されていない場合は、スパース構造を検討してください

パフォーマンスは速度だけではなく、大規(guī)模な予測可能な動作に関するものです。いくつかの思慮深い変更により、メモリの使用量を50％削減し、操作を數(shù)桁速めます。

基本的に、マシンを使用して作業(yè)します。割り當てを最小限に抑え、連続的なメモリを活用し、必要なもののみを更新します。

以上がメモリと速度のための大規(guī)模なアレイ更新操作の最適化の詳細內容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。