Comment puis-je optimiser l'analyse flottante pour les grands ensembles de données ?

Optimiser l'analyse des flottants pour les grands ensembles de données

L'analyse des flottants séparés par des espaces à partir de fichiers volumineux peut être une tâche fastidieuse. Cela est particulièrement vrai lors de la gestion de millions de lignes avec plusieurs flotteurs par ligne. Pour relever ce défi, il est essentiel d'adopter des techniques d'analyse efficaces qui minimisent les goulots d'étranglement des performances.

Mesurer la vitesse d'analyse

Pour évaluer l'efficacité des différentes méthodes d'analyse, une référence a été réalisée à l'aide d'un fichier d'entrée de 515 Mo contenant des millions de flottants séparés par des espaces. Les résultats ont révélé des variations significatives dans les temps d'analyse entre les différentes approches.

Boost Spirit : un acteur très performant

Étonnamment, Boost Spirit est apparu comme la solution d'analyse la plus rapide. Cette puissante bibliothèque offre plusieurs avantages par rapport aux méthodes traditionnelles :

• Gestion des erreurs : les analyseurs Spirit détectent et signalent automatiquement les erreurs d'analyse.
• Prise en charge de fonctionnalités riches : elle prend en charge les espaces variables, /-Inf, et valeurs NaN.
• Syntaxe élégante : la syntaxe de Spirit est simple et facile à comprendre.

Autres techniques d'analyse

Alors que Boost Spirit a pris la tête de la vitesse d'analyse, d'autres techniques ont également démontré des résultats prometteurs.

• Eigen : Cette bibliothèque C fournit des opérations matricielles et vectorielles efficaces, y compris l'analyse des flotteurs fonctions.
• Expressions régulières C 14 : Grâce aux améliorations des expressions régulières de C 14, l'analyse peut être effectuée à l'aide d'expressions régulières.
• mmap : Mappé en mémoire les fichiers peuvent accélérer l'accès aux fichiers, mais peuvent ne pas améliorer la vitesse d'analyse de manière significative.

Résultats de référence

Le tableau suivant résume les temps d'analyse pour différentes méthodes utilisant des fichiers mappés en mémoire :

[Image de analyse des résultats de référence du temps]

Choisir le bon Approche

La meilleure méthode d'analyse dépend des exigences spécifiques de l'application. Si la vitesse et la précision sont primordiales, Boost Spirit est un excellent choix. Pour des scénarios plus simples, des expressions régulières Eigen ou C 14 peuvent suffire.

Fichier .hpp (ancienne implémentation)

std::vector<data> read_float3_data(std::string const &in)
{
  namespace spirit = boost::spirit;
  namespace qi = boost::spirit::qi;
  typedef std::vector<data> list;

  qi::rule<it, list(), qi::locals<bool>, data> triplet_rule =
      qi::phrase(
          (qi::double_ > qi::double_ > qi::double_) % qi::eol, qi::space, data());

  it first = in.begin();
  it last = in.end();
  it err  = in.end();
  bool parsing_ok = qi::phrase_parse(first, last, triplet_rule, qi::space,
                                            data(), qi::_pass, err);
  assert(parsing_ok && first == last);
  (void)err;
  return data();
}

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!