Go에서 문자열 연결은 정말 O(n)인가요? 상각 비용과 효율적인 대안을 살펴보세요.

Go의 효율적인 문자열 연결

이 기사는 대용량 로그 파일을 처리할 때 발생하는 일반적인 문제, 즉 정규식을 효율적으로 수집해야 하는 필요성을 설명하는 것으로 시작됩니다. 후속 처리 및 직렬화를 위해 이를 일치시키고 컨테이너에 저장합니다. 질문자는 특히 잠재적으로 많은 정규식 일치 수를 고려할 때 작은 슬라이스의 경우 용량이 두 배로 늘어나고 큰 슬라이스의 경우 용량이 1.25배 증가한다는 점을 언급하면서 슬라이스 추가와 관련된 잠재적인 성능 문제에 대한 우려를 표명했습니다.

질문자는 그런 다음 이중 연결 일치 목록을 포함하는 대체 솔루션을 제안하고 목록의 길이를 기반으로 슬라이스를 사전 할당한 다음 이 슬라이스에 대한 문자열 포인터를 복사합니다. 그들은 평균 O(1) 추가 복잡성을 달성하는 데 중점을 두고 Go에서 이를 달성할 수 있는 더 효율적인 방법이 있는지 문의합니다.

응답은 질문자가 제기한 우려 사항을 다루며, Append() Go에서의 연산은 실제로 O(1)의 상각 비용을 갖습니다. 즉, 개별 추가() 작업의 비용은 다양할 수 있지만 다수의 작업에 대한 평균 비용은 일정하게 유지됩니다. 응답에서는 문자열을 저장하는 데 사용되는 어레이가 크기에 비례하여 증가하고 어레이 증가 비용 증가가 그러한 증가 빈도 감소에 의해 균형을 이룬다는 사실에 기인합니다.

응답에서는 또한 다음을 제공합니다. 이 주장을 뒷받침하는 경험적 증거는 랩톱에서 77ms가 걸리는 백만 개의 추가() 작업을 보여주는 벤치마크를 인용합니다. 문자열을 "복사"하는 비용은 전체 문자열 내용이 아닌 주로 문자열 헤더(포인터/길이 쌍)를 복사하는 비용이라는 점을 강조합니다.

그런 다음 응답은 연결된 목록(컨테이너/길이 쌍)의 성능을 비교합니다. 목록)에 슬라이스가 포함되어 있으며, 이는 슬라이스가 오버헤드가 낮기 때문에 이 특정 시나리오에 더 적합할 수 있음을 나타냅니다. 그러나 응답에서는 슬라이스에 공간을 미리 할당하면 특정 경우에 성능이 더욱 향상될 수 있다는 점도 인정합니다.

마지막으로 grep과 유사한 애플리케이션의 특정 컨텍스트를 인식하여 응답에서는 전체 출력을 버퍼링하지 말 것을 권장합니다. 숫양. 대신 결과를 단일 함수로 스트리밍하여 메모리에 많은 양의 데이터를 저장할 필요가 없도록 제안합니다. 또한 응답에서는 문자열 참조 유지의 잠재적인 영향에 대해 논의하고 가비지 수집에 미치는 영향을 강조하며 특정 시나리오에서 효율성을 위해 문자열 대신 []바이트를 사용할 것을 제안했습니다.

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