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PHP7.2 Data Structures的使用

不言
不言原創
2018-07-06 15:11:121955瀏覽

這篇文章主要介紹了關於PHP7.2 Data Structures的使用,有著一定的參考價值,現在分享給大家,有需要的朋友可以參考一下

PHP7.2 Data Structures 使用

1. 安裝

pecl install ds
brew install homebrew/php/php71-ds

目前PHP7.2不支援使用brew 安裝。

2. PHP 原始的資料結構Array

PHP5.x 的時代,Array是唯一的表示集合的資料類型,在PHP中,祂既是List 也是Map,祂是一切。

<?php $a = array(1,2,3,4);
$b = array(&#39;a&#39;=>1,'b'=>2,'c'=>3);

這種資料類型的確是為開發者帶來了便利性,但讓PHPer 會主鍵的忽略掉資料結構帶來的好處,特別是在學習其他的語言時,為PHPer 帶來困擾。

在 PHP 升級到7後,Array也同時得到了優化,但是他的結構並沒有發生變化, “optimised for everything; optimised for nothing”  with room for improvement。那如果我們可以透過引入更便利的資料結構來優化效能,同時寫程式碼反而更方便了,那何樂而不為呢?

「SPL資料結構怎麼樣?」
Unfortunately they are terrible. They did offer some benefits prior to PHP 7, but have since been neglected to the point of having no practical value.

「我們為什麼不能修正和改進它們?」
We could, but I believe their design and implementation is so poor that it would be better to replace them with something brand new.

“SPL數據結構的設計非常可怕。” - 安東尼費拉拉

Array 缺點

  • PHP 的Array 存取不存在的key 可以得到null,不會產生fatal error,但會有一個E_NOTICE。這個 E_NOTICE 會被 set_error_handler 註冊的函數截獲。顯然,這種程式碼上的不乾淨和效能上的無謂開銷完全是可以避免的。

<?php $a = [];
$a[&#39;a&#39;]; // PHP Notice:  Undefined offset

一般的 PHPer 都不會用array_key_exists 和 if else 來處理,這樣做會顯得有些麻煩。

  • 有時候Array 的使用,效能會變得很差。 Array 本質上是一個 Map,unshift 一個元素進來,將會改變每個元素的 key,這是一個 O(n)運算。另外,PHP 的 Array 將其 value(包括 key 和 它的 hash) 保存在一個 bucket 中,所以我們需要查看每一個 bucket 並更新 hash。

PHP 內部其實是透過建立新的 array 來完成 array_unshift 操作的,其效能問題可想可知。

DataStructures,PHP7的一個擴展,數組(Array)的一個替代品。

Github: https://github.com/php-ds

#Namespace: Ds\

介面類別: Collection, Sequence, Hashable

實作類別(final class): Vector, Deque, Map, Set, Stack, Queue, PriorityQueue, Pair

PHP7.2 Data Structures的使用

介面類別

  • Collection 是一個基礎接口,定義了一個資料集合(這裡的集合指的是Collection,不是Set) 的基本運算,如foreach, echo, count, print_r,  var_dump, serialize, json_encode, and clone.等。

  • Sequence 是類別數組資料結構的基礎接口,定義了很多重要且方便的方法,例如 contains, map, filter, reduce, find, first, last 等。從圖中可知,Vector, Deque, Stack, Queue 都直接或間接的實作了這個介面。它的特徵如下:

    • 值總是會被索引[0, 1, 2, …, size - 1]

    • 刪除或插入更新所有連續值的位置。

    • 只允許存取索引在 [0, size-1]的值。

  • Hashable 在圖中看起來比較孤立,但對 Map 和 Set 很重要。一個 Object 如果實作了 Hashable,就可以當作 Map 的 key,可以當作 Set 的元素。這樣 Map 和 Set 就能像 Java 一樣方便的使用了。

實作類別

  • Vector 應該是最常用的資料結構之一了,可以把它當成 Ruby 的 Array 或 Python 的 List。其元素的值的 index 就是它在 buffer 中的 index,所以效率很高。只要有使用陣列的需求且不需要 insert, remove, shift 和 unshift 的都可以用它。

影片說明

  • PhotoShop中使用主要的資料結構就是Vector  ---- Sean Parent
    • insert, remove, shift,  and unshift 的複雜度為O(n)

    • 低記憶體使用量

    • get, set , push and pop的複雜度為O(1)

    • 優點:

    • 缺點:

    • #Deque(發音[dek] ) 是一種雙端隊列「double-ended queue」。在 queue 的基礎上增加了一個頭指針,因此 shift 和 unshift 也是 O(1) 複雜度了。但帶來的性能損耗並不多。

    兩個指標用於追蹤頭部和尾部, 指標可以「wrap around」緩衝區的末尾,這避免了需要移動其他值來騰出空間。這使得移位和移位非常快 - Vector無法與之競爭。影片說明

    • inser,remove 的複雜度為 O(n)。

    • 緩衝區容量必須是2的n次方。

    • 低記憶體使用量。

    • get,set, push, pop, shift, and unshift 的複雜度為 O(1)。

    • 優點:

    • 缺點:

    • Stack 是一種「LIFO」 結構,依照「後進先出」的原則允許存取、遍歷、銷毀結構頂部的值。 DsStack 的內部使用的是 DsVector 的實作。

    • Queue 是一種「FIFO」結構,依照「先進先出」的原則允許存取、遍歷、銷毀結構頂部的值。 DsQueue 內部使用的是 DsDeque 的實作。

    • PriorityQueue(優先權佇列) 與 Queue 非常的相似,依照指派的優先權將值推入佇列,優先權最高的值總是位於佇列的前端。遍歷 PriorityQueue 具有破壞性,相當於連續的彈出操作,直到佇列為空。 使用最大堆實作

    • Hashable , 一個允許用物件作鍵的介面。注意:並不是hashTable。 Hashable只引進了兩種方法:hash和equals。支援Hashable介面的資料結構是Map和Set。

    • Map , 一種連續的鍵值對集合。同 array 的使用是一致的,key 可是是任意的類型,但是必須唯一。如果相同的 key 加入到 Map 中,那麼就會替換掉原有的。就像array 一樣,插入的順序會被保留。

      • 當key 為物件時,不能轉換成 Array 。

      • 效率和記憶體使用幾乎和Array 一致

      • 當Map 的大小下降到足夠小時,會自動釋放已分配的記憶體。

      • key 和 value 可以是任意類型,甚至是物件。

      • put, get, remove, 和hasKey 的複雜度為O(1)

      • 優點:

      • 缺點:

    • Set,是一個無序唯一值的集合。 Map 內部使用了 set 的實現,他們都是基於Array 相同的內部結構,這意味著這Set 的排序具有 O(n*log n) 的複雜度。

      • 不支援push, pop, insert, shift, unshift

      • 如果在索引之前刪除了值,那麼複雜度會從O(1) 降到O(n)

      • 新增、刪除、引用都是O(1)的複雜度

      • #使用Hashable 的介面

      • 支援任何類型的值。

      • 優點:

      • # 缺點:

    這裡在說明一點,Array中的值本身是沒有索引的,因此在使用in_array()的時候呈線性搜索,複雜度為O(n)。
    如果想要建立一個唯一值數組,可以使用array_unique(),由於array_unique()針對的是value 而不是key,所以每個數組成員都會被限行搜索,複雜度會變成O(n²)。

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