要優(yōu)化大型數(shù)組更新：1。突變陣列，而不是使用spread或concat創(chuàng)建副本以減少內(nèi)存使用情況； 2。批處理更新以最大程度地減少函數(shù)調(diào)用開(kāi)銷(xiāo)，在已知尺寸時(shí)預(yù)先分配陣列以及塊大插入以避免呼叫堆棧限制； 3。使用諸如float64array之類(lèi)的鍵入數(shù)組以獲取數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)，以更快地訪問(wèn)和較低的內(nèi)存足跡； 4。對(duì)於稀疏更新，請(qǐng)使用地圖或?qū)ο蟠鎯?chǔ)更改並僅應(yīng)用必要的更新，降低內(nèi)存和提高速度； 5。通過(guò)長(zhǎng)度重置或?qū)ο癯刂匮}數(shù)組來(lái)最大程度地減少垃圾收集； 6.通過(guò)僅處理更改元素，拒絕快速更新並使用有效的插入方法來(lái)改進(jìn)算法，以確保最佳性能和可擴(kuò)展性。

當(dāng)使用大規(guī)模陣列更新操作（尤其是在性能至關(guān)重要的應(yīng)用程序中）時(shí)，使記憶效率和速度平衡至關(guān)重要。諸如為每個(gè)更新創(chuàng)建新數(shù)組之類(lèi)的天真方法會(huì)導(dǎo)致過(guò)度的內(nèi)存分配和緩慢的執(zhí)行，尤其是在處理數(shù)百萬(wàn)元素或頻繁修改時(shí)。這是有效地優(yōu)化此類(lèi)操作的方法。

1。避免不必要的陣列副本

最常見(jiàn)的性能陷阱之一是在更新過(guò)程中創(chuàng)建新陣列，而突變就足夠了。

問(wèn)題：
使用concat ， slice或derver oterator（ [...arr] ）之類(lèi)的方法創(chuàng)建一個(gè)新數(shù)組，暫時(shí)增加內(nèi)存使用量並增加垃圾收集壓力。

 //避免：每次創(chuàng)建一個(gè)新數(shù)組
令A(yù)RR = [1，2，3];
arr = [... arr，4]; //創(chuàng)建的新數(shù)組

解決方案：
在可能的情況下使用現(xiàn)場(chǎng)突變，尤其是如果原始數(shù)組未共享或其他地方需要的情況。

 //優(yōu)先：突變現(xiàn)有數(shù)組
arr.push（4）;

對(duì)於批處理更新：

 arr.push（... newitems）; //有效添加許多項(xiàng)目

注意：對(duì)共享的參考要謹(jǐn)慎。如果系統(tǒng)的其他部分依靠舊狀態(tài)，則現(xiàn)場(chǎng)更新可以引入副作用。

2。批處理更新以減少開(kāi)銷(xiāo)

頻繁的小型更新（例如，一次循環(huán)中一次元素比批處理更改要慢得多。

效率低下：

 （讓i = 0; i <100000; i）{
  largearray.push（i）; // 100k功能調(diào)用
}

最佳化:

 //預(yù)先分配如果已知大小
const largearray =新數(shù)組（100000）;
（讓i = 0; i <100000; i）{
  largearray [i] = i;
}

//或使用push.ly或sprin（謹(jǐn)慎）批處理插入物
largearray.push（... newdata）; //如果newdata不太大，效果很好

警告：擴(kuò)散非常大的陣列（例如，> 100k元素）可以超過(guò)呼叫堆棧限制。在這種情況下，使用Array.prototype.push.apply或塊數(shù)據(jù)。

 //安全的大數(shù)據(jù)
函數(shù)附錄（arr，values）{
  const塊= 10000;
  for（讓i = 0; i <values.length; i = chunksize）{
    arr.push（... values.slice（i，i schunksize））;
  }
}

3。使用鍵入數(shù)組進(jìn)行數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)

如果您的數(shù)組僅包含數(shù)字（例如，傳感器數(shù)據(jù)，像素值，數(shù)學(xué)向量），那麼鍵入數(shù)組（ Int32Array ， Float64Array等）提供了顯著的速度和內(nèi)存優(yōu)勢(shì)。

好處：

• 固定大小的連續(xù)內(nèi)存分配
• 沒(méi)有數(shù)字拳擊（保存內(nèi)存）
• 更快的訪問(wèn)和數(shù)學(xué)操作
• 與WebGL，WebAssembly等直接兼容。

 //而不是：
令A(yù)RR =新數(shù)組（1E6）.fill（0）;

// 使用：
令A(yù)RR = new Float64array（1E6）; //每個(gè)元素8個(gè)字節(jié)，可預(yù)測(cè)的

更新同樣快：

 ARR [100] = 42; //直接內(nèi)存寫(xiě)

提示：鍵入的陣列具有固定的長(zhǎng)度。如果您需要?jiǎng)討B(tài)尺寸，請(qǐng)將它們包裝或使用加倍容量（類(lèi)似於C中的向量大?。┑炔呗?。

4。利用稀疏或頻繁更新的有效數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

對(duì)於具有稀疏更新的非常大的陣列（只有幾個(gè)元素更改），請(qǐng)考慮是否完全需要一個(gè)完整的陣列。

選項(xiàng)：使用對(duì)像或地圖進(jìn)行稀疏更新

//而不是只有1K更改的1m元素?cái)?shù)組
const updates = new Map（）;
updates.set（12345，newValue）;
updates.set（67890，另一個(gè)值）;

//僅在需要時(shí)申請(qǐng)
函數(shù)應(yīng)用程序Parseupdates（ARR，更新）{
  對(duì)於（const [index，value]更新）{
    arr [index] = value;
  }
}

當(dāng)更改很少時(shí)，這會(huì)減少內(nèi)存足跡並加快更新的速度。

5。降低垃圾收集壓力

大型陣列的頻繁分配和交易觸發(fā)垃圾收集（GC），導(dǎo)致不可預(yù)測(cè)的停頓。

最佳實(shí)踐：

• 在可能的情況下，重複使用數(shù)組（例如，通過(guò)array.length = 0或循環(huán)中的重置值）
• 如果已知尺寸，則將大型陣列預(yù)先分配
• 在高頻操作中使用對(duì)像池進(jìn)行臨時(shí)陣列

//重用緩衝區(qū)
const buffer = new Array（10000）;
功能過(guò)程（數(shù)據(jù)）{
  //只清楚需要什麼
  buffer.length = 0;
  //或buffer.fill（0）如果重複使用內(nèi)存
  // ...填充和使用
}

6。考慮算法改進(jìn)

有時(shí)最大的收益不是來(lái)自微觀的，而是來(lái)自更好的算法。

• 使用Delta更新：僅過(guò)程更改的元素，而不是完整的重新訂閱或重新計(jì)算。
• 匯總或節(jié)氣門(mén)快速更新（例如，在UI或事件驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)中）。
• 對(duì)於排序的陣列，請(qǐng)注意二進(jìn)制搜索剪接或更好地 - 在構(gòu)建過(guò)程中保持插入順序。

概括

優(yōu)化大型數(shù)組更新：

• ?在安全的情況下突變到位
• ?批量插入並避免重複.push()
• ?使用鍵入數(shù)組進(jìn)行數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)
• ?當(dāng)已知大小的時(shí)候預(yù)先分配
• ?避免散佈非常大的陣列
• ?重用記憶以減少GC
• ?如果大多數(shù)數(shù)據(jù)不變，請(qǐng)考慮稀疏結(jié)構(gòu)

性能不僅涉及速度，還與可預(yù)測(cè)的行為大規(guī)模有關(guān)。一些周到的更改可以將記憶使用量減少50％，並通過(guò)數(shù)量級(jí)加速操作。

基本上，使用機(jī)器：最小化分配，利用連續(xù)內(nèi)存，僅更新必要的內(nèi)容。

以上是優(yōu)化大型數(shù)組更新操作以進(jìn)行內(nèi)存和速度的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！