PHP程序加速探索[6]--代码优化

本文围绕PHP代码加速展开,介绍了代码优化方法,如消除错误或低效循环、优化数据库查询语句。通过对比三个功能相同但写法不同的函数效率,展示了高效代码的优势。还指出数据库是影响PHP系统效率的关键部分,可参考相关文章对MySQL进行优化。

<2> 加速

代码优化

掌握了PEAR::BenchMark,现在你已经知道如何测试你的代码,知道如何判断你的代码是快是慢,是哪一部份比较慢。那么接下来我要说的就是如何消灭或优化那部份慢的代码。

这一点上我个人最主要的经验只有两点,一是消除错误的或低效的循环;二是优化数据库查询语句。其实还存在一些其它的优化细节,比如“str_replaceereg_replace快”、“echoprint快”等等。这些我暂时都放在一边,稍后我会提到用缓存来对付过于频繁的IO

下面我们将三个功能相同,但程序写法不同的函数的效率(消耗的时间)进行对比。

badloops.php

<?php
require_once('Benchmark/Iterate.php');
define('MAX_RUN',100);
$data = array(1, 2, 3, 4, 5);

doBenchmark('v1', $data);
doBenchmark('v2', $data);
doBenchmark('v3', $data);
function
doBenchmark($functionName = null, $arr = null)
{
reset($arr);
$benchmark = new Benchmark_Iterate;
$benchmark->run(MAX_RUN, $functionName, $arr);
$result = $benchmark->get();
echo
'<br>';
printf("%s ran %d times where average exec time %.5f ms",$functionName,$result['iterations'],$result['mean'] * 1000);
}

function
v1($myArray = null) {
// 效率很差的循环
for ($i =0; $i < sizeof($myArray); $i++)
{
echo
'<!--' . $myArray[$i] . ' --> ';
}
}


function
v2($myArray = null) {
// 效率略有提高
$max = sizeof($myArray);
for (
$i =0; $i < $max ; $i++)
{
echo
'<!--' . $myArray[$i] . ' --> ';
}
}

function
v3($myArray = null){
//最佳效率
echo "<!--", implode(" --> <!--", $myArray), " --> ";
}

?>

程序输出的结果大概是这样的:

v1 ran 100 times where average exec time 0.18400 ms
v2 ran 100 times where average exec time 0.15500 ms
v3 ran 100 times where average exec time 0.09100 ms

可以看到,函数的执行时间变少,效率上升。

函数v1有个很明显的错误,每一次循环的时间,都需要调用sizeof()函数来计算。函数v2则在循环外把$myArray数组的元素个数存到$max变量中,避免了每次循环都要计算数组的元素个数,所以效率提高了。函数v3的效率最高,利用了现成的函数,避免循环。

这个例子只是给你一个感性的认识,明白什么是相对高效的代码。在实际开发中,我相信会有很多人会迷迷糊糊地写出很多低效率的代码。要把代码写得精炼而高效,恐怕需要时间去锤炼:-)但这是另一个话题了,我们略过不谈。

数据库应用基本上每个PHP程序都会用到,在实际开发中我发现最影响整个系统效率的就是数据库这部份。至于数据库的优化和数据查询语句的优化,在此限于篇幅不详细讨论。你可以参看这两篇文章:

http://www.phpe.net/articles/340.shtml

http://www.phpe.net/articles/323.shtml

及这篇讨论:

http://club.phpe.net/index.php?s=&act=ST&f=15&t=4783&st=0

(前面几篇贴子总结不错)

主要是针对MySQL的。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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