Rumah >pembangunan bahagian belakang >C++ >Bagaimanakah Saya Boleh Mengoptimumkan Penghuraian Terapung untuk Set Data Besar?

Bagaimanakah Saya Boleh Mengoptimumkan Penghuraian Terapung untuk Set Data Besar?

Linda Hamilton
Linda Hamiltonasal
2024-11-25 07:31:19740semak imbas

How Can I Optimize Float Parsing for Large Datasets?

Mengoptimumkan Penghuraian Terapung untuk Set Data Besar

Menghuraikan terapung yang diasingkan ruang daripada fail besar boleh menjadi tugas yang memakan masa. Ini benar terutamanya apabila mengendalikan berjuta-juta baris dengan berbilang apungan setiap baris. Untuk menangani cabaran ini, adalah penting untuk menggunakan teknik penghuraian yang cekap yang meminimumkan kesesakan prestasi.

Mengukur Kelajuan Penghuraian

Untuk menilai keberkesanan kaedah penghuraian yang berbeza, penanda aras ialah dijalankan menggunakan fail input 515Mb yang mengandungi berjuta-juta terapung yang diasingkan angkasa. Hasilnya menunjukkan variasi yang ketara dalam masa penghuraian antara pendekatan yang berbeza.

Boost Spirit: A Top Performer

Anehnya, Boost Spirit muncul sebagai penyelesaian penghuraian terpantas. Pustaka berkuasa ini menawarkan beberapa kelebihan berbanding kaedah tradisional:

  • Pengendalian ralat: Penghurai Roh secara automatik mengesan dan melaporkan ralat penghuraian.
  • Sokongan ciri yang kaya: Ia menyokong ruang putih berubah-ubah, /-Inf, dan nilai NaN.
  • Sintaks elegan: Sintaks Spirit adalah mudah dan mudah untuk faham.

Teknik Penghuraian Lain

Semasa Boost Spirit mendahului dalam kelajuan penghuraian, teknik lain juga menunjukkan hasil yang memberangsangkan.

  • Eigen: Pustaka C ini menyediakan operasi matriks dan vektor yang cekap, termasuk penghuraian apungan fungsi.
  • C 14 Ungkapan Biasa: Dengan penambahbaikan regex C 14, penghuraian boleh dilakukan menggunakan ungkapan biasa.
  • mmap: Memori dipetakan fail boleh mempercepatkan akses fail, tetapi mungkin tidak meningkatkan kelajuan penghuraian dengan ketara.

Hasil Penanda Aras

Carta berikut meringkaskan masa penghuraian untuk kaedah berbeza menggunakan fail dipetakan memori:

[Imej keputusan penanda aras masa menghurai]

Memilih Yang Betul Pendekatan

Kaedah penghuraian terbaik bergantung pada keperluan khusus aplikasi. Jika kelajuan dan ketepatan diutamakan, Boost Spirit ialah pilihan yang sangat baik. Untuk senario yang lebih jelas, ungkapan biasa Eigen atau C 14 mungkin memadai.

Fail.hpp (Pelaksanaan Lama)

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();
}

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mengoptimumkan Penghuraian Terapung untuk Set Data Besar?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn