340、理解性能设计:构建高效Clojure应用程序的关键

理解性能设计:构建高效Clojure应用程序的关键

1. 引言

在当今竞争激烈的软件开发环境中,性能优化已成为确保应用程序成功的关键因素之一。无论是面向用户的软件,还是复杂的计算和数据处理任务,性能都是决定用户体验和系统可靠性的核心要素。本文将深入探讨性能设计的基本概念和技术细节,帮助开发者构建高效、可靠的Clojure应用程序。

2. 用例分类

性能需求和优先级在不同类型的使用案例中有所不同。为了确定各种使用案例的可接受性能标准,我们需要对其进行分类,以识别它们的性能模型。以下是几种常见的用例分类:

2.1 面向用户的软件

面向用户的应用程序的性能与用户的预期密切相关。几毫秒的差异可能用户感觉不到,但等待时间超过几秒钟可能会让用户感到不满。为了规范用户的预期,一个重要方法是通过提供基于持续时间的反馈来吸引用户。例如,异步地在后台开始任务,并从UI层轮询它以生成基于持续时间的反馈给用户。另一种方法是逐步向用户呈现结果,以平衡用户的预期。

2.2 计算和数据处理任务

非平凡的计算密集型任务需要相应比例的计算资源。CPU、缓存、内存、效率以及计算算法的并行化能力都会影响性能。当计算任务与网络分布结合,或者涉及到从磁盘读取/准备数据时,I/O限制因素将发挥作用。这类工作负载可以进一步细分为更具体的使用案例。

2.2.1 CPU密集型

一个受CPU限制的计算任务受限于执行它所花费的CPU周期。在循环中处理算术运算、小矩阵乘法、判断一个数是否为Mersenne Prime等,都会被认为是CPU受限的工作。如果算法复杂度与N相关联,比如O(N)和O(N²),

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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