Недавно я прочитал статью о том, как они работают в организации, и кое-что привлекло мое внимание, а именно то, что ни один код не утверждается, пока он не будет полностью оптимизирован, и это заставило меня задуматься, что такое оптимизация кода? и как я могу оптимизировать свой собственный код?

Что такое оптимизация кода?

Оптимизация кода — это процесс повышения производительности компьютерной программы или программного обеспечения путем внесения изменений в код для сокращения времени и ресурсов, необходимых для его выполнения. Цель оптимизации кода — заставить программу работать быстрее, использовать меньше памяти или потреблять меньше системных ресурсов, сохраняя при этом тот же результат.

Какими способами можно оптимизировать фрагмент кода?

Существует несколько способов оптимизации фрагмента кода. Вот несколько распространенных методов, которые программисты используют для оптимизации кода:

  • Сократите количество операций: ищите возможности исключить избыточные или ненужные операции. Например, вы можете заменить несколько вычислений одним или упростить сложные выражения.

В этом примере исходное выражение сочетает в себе несколько арифметических операций и круглых скобок, что затрудняет чтение и понимание. Разбивая выражение на более мелкие части и используя описательные имена переменных, код становится более читабельным и простым в обслуживании.

Кроме того, разделив выражение на две части, мы можем сократить количество вычислений и сделать код более эффективным. Числитель вычисляется только один раз вместо двух в исходном выражении, что может привести к повышению производительности для больших наборов данных.

  • Используйте более совершенные структуры данных. Выбор правильной структуры данных может значительно повысить производительность программы и общую эффективность кода. Выбор правильной структуры данных может быть сложной задачей, но есть курсы, которые могут помочь нам улучшить процесс принятия решений.
  • Оптимизация циклов. Циклы могут быть серьезным узким местом в программе. Чтобы оптимизировать циклы, вы можете уменьшить количество итераций, использовать развертывание цикла или изменить порядок цикла, чтобы улучшить локальность кэша.

В этом примере исходный цикл перебирает массив, используя свойство длины массива в условии цикла. Это означает, что доступ к свойству длины осуществляется для каждой итерации цикла. Однако, поскольку длина массива не меняется во время цикла, мы можем сохранить длину в постоянной переменной перед циклом, чтобы уменьшить количество обращений к нему.

Сохраняя длину массива в постоянной переменной, мы избегаем повторной оценки свойства длины на каждой итерации цикла, что может повысить производительность, особенно для больших массивов. Этот метод оптимизации известен как движение кода, не зависящее от циклов. Это распространенная стратегия оптимизации, используемая для уменьшения накладных расходов на циклы.
В основном любое вычисленное значение, которое является константой, может быть сохранено в переменной и доступно из переменной. сделать код более эффективным.

  • Сведите к минимуму вызовы функций.Вызовы функций сопряжены с накладными расходами. Чтобы оптимизировать код, вы можете уменьшить количество вызовов функций путем встраивания функций, использования указателей на функции или создания макросов.

В этом примере исходный код определяет функцию квадрата для вычисления квадрата числа и функцию calculateArea, которая дважды вызывает функцию квадрата для вычисления площади прямоугольника.

Встраивая квадратную функцию и напрямую умножая ширину и высоту, мы можем устранить накладные расходы на вызов функции и операции возврата. Это может упростить код и повысить производительность, особенно для часто вызываемых простых функций.

Обратите внимание, что встроенные функции могут затруднить чтение и поддержку кода, особенно для сложных функций. Важно сбалансировать преимущества встраивания с удобочитаемостью и ремонтопригодностью кода.

  • Оптимизация использования памяти. Использование памяти также может быть серьезным узким местом в программе. Чтобы оптимизировать использование памяти, вы можете уменьшить количество выделений памяти, повторно использовать память или использовать пулы памяти.

В этом примере мы создаем большой массив размером 1000000 и заполняем его случайными числами с помощью цикла for. Создавая массив с ключевым словом new и заранее указав размер, мы принудительно распределяем память и избегаем динамического изменения размера массива во время цикла, что может быть дорого с точки зрения производительности.

Принудительное выделение памяти может помочь оптимизировать код, который сильно зависит от массивов или других структур данных, особенно для приложений, критически важных для производительности. Однако важно помнить об использовании памяти и избегать ненужных выделений, чтобы предотвратить утечку памяти или другие проблемы с производительностью.

  • Используйте оптимизацию компилятора. Большинство современных компиляторов имеют встроенные функции оптимизации, которые могут автоматически оптимизировать код. Чтобы воспользоваться этими функциями, вы можете использовать флаги или аннотации компилятора, чтобы информировать компилятор о целях оптимизации.

В приведенном выше примере мы используем директиву use strict для включения строгого режима, который может помочь компилятору оптимизировать код и улучшить обработку ошибок. Мы также используем аннотации JSDoc, чтобы предоставить больше информации о функции и ее параметрах.

Аннотация «@optimize {inline}» сообщает компилятору, что мы хотим, чтобы функция была встроенной, что означает, что код функции будет заменен вызовом функции в скомпилированном выводе. Это может помочь уменьшить накладные расходы на вызовы функций и повысить производительность.

В целом, используя подобные флаги и аннотации компилятора, мы можем помочь компилятору JavaScript оптимизировать наш код и повысить его производительность.

  • Распараллелить код. Многопоточность и параллельная обработка могут значительно повысить производительность программы. Для распараллеливания кода можно использовать библиотеки потоков или модели параллельного программирования, такие как OpenMP или MPI. В JavaScript распараллеливание может быть достигнуто с помощью веб-воркеров или библиотек, таких как parallel.js. Вот пример кода JavaScript, распараллеленного с помощью parallel.js:

В этом примере мы определяем функцию с именем HeavyTask, которая выполняет задачу с интенсивным использованием ЦП (в данном случае цикл, вычисляющий сумму случайных чисел). Затем мы создаем массив задач с разными входными размерами и передаем его новому объекту Parallel из библиотеки parallel.js.

Затем мы вызываем метод spawn для объекта Parallel и передаем функцию HeavyTask в качестве обратного вызова. Метод spawn запускает функцию HeavyTask для каждого элемента массива tasks параллельно, используя несколько потоков или процессов, в зависимости от среды.

Наконец, мы настраиваем функцию обратного вызова для обработки результатов параллельного выполнения и регистрации результатов.

Это лишь некоторые из многих методов, которые можно использовать для оптимизации кода. Оптимальный подход будет зависеть от конкретных требований программы и доступных ресурсов.

Мое резюме таково: оптимизация кода является неотъемлемой частью разработки программного обеспечения, особенно для крупномасштабных приложений, где производительность и эффективность имеют решающее значение. Оптимизируя код, программисты могут улучшить взаимодействие с пользователем, снизить затраты на оборудование и повысить масштабируемость программного обеспечения. Надеемся, что при написании следующего кода вы будете помнить об этом.

Дайте мне знать, что вы думаете об этом в разделе комментариев, и если вам нравится то, что вы только что прочитали, пожалуйста, следуйте за мной для получения дополнительной информации.

Спасибо за чтение (•‿•)