Comment optimiser efficacement l'intersection du tableau PHP et le calcul de l'union à l'aide de la table de hachage

introduction

Dans le développement de PHP, le calcul de l'intersection du tableau et de l'union est une opération très courante, en particulier lorsqu'il est confronté à un traitement de données à grande échelle, les problèmes de performance deviennent souvent des goulots d'étranglement de développement. Cet article introduira une méthode d'optimisation efficace - en utilisant la structure du tableau de hachage pour réduire la complexité temporelle des algorithmes traditionnels de O (n * m) à O (n + m).

Introduction à la table de hachage

La table de hachage est une structure de données qui stocke les données dans les paires de valeurs clés. Il peut effectuer des opérations de recherche et d'insertion en temps constant, ce qui convient très bien à la détermination rapidement de l'existence d'un élément. Cette fonctionnalité est utilisée pour optimiser le calcul de l'intersection du tableau et de l'union.

Implémentation d'une intersection de tableau optimisée

Les méthodes traditionnelles utilisent dans_array pour rechercher une par une, et leur complexité temporelle est O (n * m), qui a une faible efficacité. Les améliorations sont les suivantes:

 function intersect_hash($arr1, $arr2) {
  $lookup = [];

  foreach ($arr1 as $value) {
    $lookup[$value] = true;
  }

  $result = [];
  foreach ($arr2 as $value) {
    if (isset($lookup[$value])) {
      $result[] = $value;
    }
  }

  return $result;
}

La complexité temporelle mise en œuvre après cette optimisation est O (n + m), ce qui le rend plus efficace pour le traitement grand des baisses.

Mise en œuvre de l'union de tableau optimisée

L'unité est gérée de manière similaire aux intersections, nous pouvons utiliser une table de hachage pour stocker tous les éléments non dupliqués:

 function union($arr1, $arr2) {
  $lookup = [];

  foreach ($arr1 as $value) {
    $lookup[$value] = true;
  }

  foreach ($arr2 as $value) {
    $lookup[$value] = true;
  }

  $result = array_keys($lookup);
  return $result;
}

De même, la complexité temporelle de cette méthode est O (n + m), en évitant le calcul des valeurs répétées et en maintenant des performances élevées.

Test de comparaison des performances

Voici une comparaison du temps d'exécution de l'intersection et des opérations syndicales en utilisant les méthodes originales et optimisées pour deux tableaux de longueurs de 100 000 et 50 000:

Les résultats montrent que la stratégie d'optimisation de la table de hachage fonctionne bien mieux que les implémentations traditionnelles dans les scénarios de Big Data, raccourcissant considérablement le temps de calcul.

Conclusion

L'optimisation du calcul de l'intersection du tableau PHP et de l'union via des tables de hachage peut non seulement améliorer l'efficacité de l'exécution du code, mais également améliorer les performances globales du système. Cette méthode est simple et facile à mettre en œuvre et convient à la promotion et à l'application dans les projets réels.