データ構造の選択は、Go 関数のパフォーマンスにとって重要です。各構造には長所と短所があります。配列: インデックス作成が高速で、さまざまなタイプの要素をサポートしません。スライス: 動的サイズ。同じタイプの複数の値をサポートします。リンク リスト: メモリ オーバーヘッドが低く、挿入/削除効率が高く、ランダム アクセス効率が低い。スタック: LIFO 原則に従い、効率的に運用します。キュー: FIFO 原則に従い、スレッドセーフです。辞書 (マップ): 高速検索、複数のタイプをサポート、サイズ変更時にオーバーヘッドがあります。
Go 関数パフォーマンス最適化データ構造選択ガイド
Go プログラミングでは、適切なデータ構造を選択することが非常に重要です。機能のパフォーマンスに影響を与えます。各データ構造には長所と短所があり、特定の選択は特定のシナリオとニーズに基づいて行う必要があります。
配列
利点:
欠点:
スライス
##利点:
欠点:
リンク リスト
利点:
欠点:
スタック
利点:
欠点:
#中間要素に直接アクセスできない利点:
先入れ先出し (FIFO) 原則に従い、挿入と削除が効率的です。
無効中間要素に直接アクセスします。
利点:
#キーに基づいて値をすばやく検索して取得します
#複数のデータ型をキーと値としてサポート配列やスライスに比べて走査効率が低いキーと値のデータ型が制限されている
// 使用数组 func AvgArray(arr []int) float64 { var sum int for _, v := range arr { sum += v } return float64(sum) / float64(len(arr)) } // 使用切片 func AvgSlice(slice []int) float64 { var sum int for i := 0; i < len(slice); i++ { sum += slice[i] } return float64(sum) / float64(len(slice)) } // 使用链表 type Node struct { Value int Next *Node } func AvgLinkedList(head *Node) float64 { if head == nil { return 0 } var sum int var count int for node := head; node != nil; node = node.Next { sum += node.Value count++ } return float64(sum) / float64(count) }ベンチマーク テストの比較によると、小規模なデータ セットでは、配列とスライスのパフォーマンスは同等ですが、頻繁に挿入されるデータ セットでは、スライスとリンク リストのパフォーマンスが優れています。削除操作では、リンク リストが最高のパフォーマンスを発揮します。したがって、特定のニーズに基づいて適切なデータ構造を選択することが重要です。
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