22-09-2020, 10:59
In Szenarien, in denen Sie eine dynamische Größenanpassung Ihrer Datenstruktur benötigen, kann die Wahl eines Arrays äußerst ineffizient sein. Arrays haben eine während ihrer Erstellung festgelegte feste Größe. Wenn Sie sich in einer Situation befinden, in der Sie mit einer schwankenden Menge an Daten rechnen, werden Arrays umständlich. Wenn Sie beispielsweise entscheiden, Benutzereingaben für eine Anwendung zu sammeln, könnten Sie zunächst eine Größe für das Array schätzen. Wenn jedoch mehr Benutzer mit Ihrer Anwendung interagieren als Sie erwartet haben, müssten Sie ein neues, größeres Array zuweisen, um die zusätzlichen Eingaben unterzubringen. Dieser Prozess umfasst das Kopieren jedes Elements vom alten Array in das neue, was zeitlich gesehen sehr kostspielig sein kann. Sie könnten einen erheblichen Leistungsabfall bemerken, wenn diese Vorgänge häufig innerhalb einer Schleife oder einer Benutzeroberfläche auftreten, die Echtzeitaktualisierungen erfordert.
Andererseits bietet eine Liste die Flexibilität einer dynamischen Größe. Sie ermöglicht es Ihnen, Elemente problemlos hinzuzufügen oder zu entfernen, ohne manuell mit dem Speichermanagement umgehen zu müssen. Folglich können Sie, wenn ein neuer Benutzer mit Ihrer Anwendung interagiert, diese Eingabe zur Liste hinzufügen, ohne sich um eine bestehende Größenbeschränkung zu kümmern. Dieser Aspekt wird besonders wichtig in Anwendungen wie Chatsystemen, in denen Benutzer-Nachrichten unerwartet in unbegrenzter Rate eingehen können. Während Arrays einen konstanten Zugriff auf ihre Elemente bieten, kann der Verwaltungsaufwand bei der Größenanpassung sie ineffizient machen, wenn das Design einen dynamischeren Ansatz erfordert.
Effizienz von Einfügungen und Löschungen
Sie müssen auch die Effizienz von Einfügungen und Löschungen berücksichtigen, wenn Sie entscheiden, ob Sie ein Array oder eine Liste verwenden möchten. Bei einem Array müssen Sie, wenn Sie ein Element an einer anderen Stelle als am Ende einfügen möchten, alle Elemente verschieben, die dem Einfügepunkt folgen, um Platz zu schaffen. Nehmen wir an, Sie haben ein Array der Größe 10 und möchten ein Element am Anfang einfügen. Sie müssten jedes Element um eine Position nach rechts verschieben, was eine zeitliche Komplexität von O(n) hat. Diese Operation kann zu einem Engpass in der Leistung werden, wenn Sie sie wiederholt innerhalb einer Schleife oder eines Datenverarbeitungsalgorithmus ausführen, insbesondere bei großen Datensätzen.
Im Gegensatz dazu ermöglicht eine verkettete Liste, die oft synonym mit einer generischen Liste verwendet wird, effiziente Einfügungen und Löschungen. Sie müssen nur die Zeiger anpassen, um das neue Element einzuschließen. Die bestmögliche Zeit für das Einfügen am Kopf einer verketteten Liste beträgt O(1), da Sie lediglich ein paar Zeiger ändern müssen. Diese Effizienz kann einen erheblichen Unterschied in Szenarien machen, in denen sich Daten schnell ändern, wie in Echtzeitanwendungen oder Spieleumgebungen, in denen Charaktere und Objekte häufig zum Spielstatus hinzugefügt oder daraus entfernt werden. Sie werden feststellen, dass die Verwendung von Listen in diesen Kontexten zu reibungsloseren Leistungen und einer besseren Reaktionsfähigkeit führen kann.
Speicherüberkopf
Der Speicherüberkopf wird zu einem weiteren Aspekt, der in bestimmten Szenarien die Waage zugunsten von Listen kippt. Während Arrays ihre Elemente aufeinanderfolgend im Speicher speichern, besteht eine Liste aus der Speicherung einzelner Knoten, die neben den eigentlichen Daten auch Zeiger enthalten. Sie könnten feststellen, dass bei großen Datensätzen, insbesondere in Situationen, in denen die Speichernutzung ein kritischer Faktor ist, der Überkopf der Zeiger als Nachteil erscheinen kann. Dieser Kompromiss kann jedoch tatsächlich Vorteile in Bezug auf Flexibilität und reduzierte Fragmentierung über längere Zeiträume hinweg bieten.
Betrachten Sie eine Situation, in der Sie eine Anwendung erstellen müssen, die verschiedene Operationen an Datensätzen nach deren anfänglicher Erstellung durchführt. Bei Arrays bleibt der zugewiesene Speicher gleich, was zu ineffizienter Speichernutzung führen kann, wenn die erwarteten Daten das Array nie vollständig füllen. Eine Liste passt sich von Natur aus der Anwesenheit oder Abwesenheit ihrer Elemente an und minimiert somit den Platzverlust. Wenn Sie Anwendungen entwickeln, die eine fortlaufende Datenverwaltung erfordern, könnte das Vertrauen in eine Liste zu einer besseren Leistung in Bezug auf die Speichereffizienz führen, insbesondere wenn sich die Anwendung im Laufe der Zeit erweitert.
Flexibilität der Datentypen
Sie finden sich oft in der Situation wieder, verschiedene Datentypen innerhalb desselben Datensatzes verwalten zu müssen. Wenn Sie Arrays wählen, stoßen Sie schnell an eine Wand; Arrays erfordern typischerweise eine homogene Menge an Typen, was umständlich werden kann. In vielen Programmiersprachen bedeutet dies, dass Sie entweder einen übergeordneten Datentyp definieren müssen, der alle potenziellen Typen umfassen kann, oder auf die Verwendung von Arrays von Objekten zurückgreifen müssen. Objekt-Arrays können Ihr Design komplizieren und es weniger effizient machen, da zusätzlicher Typprüfungsaufwand und SpeichZuweisungen anfällt.
Listen können heterogene Typen leichter handhaben. Sie ermöglichen es Ihnen normalerweise, verschiedene Datentypen ohne zusätzliche Hierarchieebenen zu verwalten. In Fällen wie der Verwendung einer Liste zur Verwaltung einer Playlist, die sowohl Songs als auch Podcasts umfasst, würde die Liste Objekte unterschiedlicher Klassen problemlos aufnehmen. Sie müssen sich keine Gedanken über Boxen und Unboxen oder die Implementierung zusätzlicher Wrapper machen, um eine Typenuniformität zu gewährleisten, die die Ausführung Ihres Programms verlangsamen kann. Diese Flexibilität ermöglicht es Ihnen, sich auf die Entwicklung von Funktionen zu konzentrieren, ohne von Einschränkungen bei den Datentypen belastet zu werden.
Konkurrenz und Thread-Sicherheit
In einer Umgebung, in der Sie es mit Konkurrenz zu tun haben, werden Arrays aufgrund ihrer intrinsischen Eigenschaften umständlich. Wenn mehrere Threads versuchen, ein Array zu ändern, müssen Sie Mechanismen wie Sperren einsetzen, um diesen Zugriff effektiv zu verwalten. Sperren führen zu Wettlaufbedingungen, und wenn sie nicht richtig implementiert werden, kann dies zu einer Verschlechterung der Leistung oder zu Rennen führen. Obwohl Sie diese Probleme mit intelligenteren Algorithmen oder Konstrukten mildern können, erhöht sich die Komplexität erheblich.
Listen bieten oft bessere Optionen, wenn es um konkurrierende Zugriffsgewohnheiten geht. Abhängig von der verwendeten Programmiersprache sind einige Listenimplementierungen so konzipiert, dass sie thread-sicher sind. In Java zum Beispiel haben Sie Funktionen wie CopyOnWriteArrayList, die sich von Haus aus mit Multithreading-Problemen befassen. Auch wenn der Overhead bei häufiger Änderung der Liste etwas höher sein kann, können gleichzeitige Lesevorgänge ohne Blockierung erfolgen. Wenn Sie feststellen, dass Ihre Anwendung gleichzeitigen Zugriff von mehreren Threads erfordert, könnte die Entscheidung für eine Liste anstelle eines Arrays Ihre Operationen erheblich vereinfachen und Ihnen später Kopfschmerzen ersparen.
Leistung der Iteration und Caching-Verhalten
Ein weiterer Aspekt, den es wert ist zu berücksichtigen, ist, wie Datenstrukturen bei der Iteration abschneiden. Arrays haben hier den Vorteil, dass ihre Elemente zusammenhängend im Speicher gespeichert werden. Dieses Design ermöglicht eine effiziente Nutzung Ihres CPU-Caches, was zu schnelleren Iterationszeiten führt. Es gibt jedoch Bedingungen, unter denen dieser Vorteil verschwommen werden kann, insbesondere wenn die Datenkomplexität zunimmt.
Listen greifen oft auf einzelne Knoten zu, was mehr Zeiger-Dereferenzierungen erfordert und den Iterationsprozess durch Cache-Fehler verlangsamen kann. In Anwendungen, in denen die Leistung von schnellen und wiederholten Lesevorgängen abhängt, wie in Rechnermethoden, die das Durchlaufen von Daten erfordern, können Arrays anfänglich besser abschneiden. Aber vergessen Sie nicht, dass während die Komplexität zunimmt, die Anpassungsfähigkeit von Listen, die flexibel wachsen und schrumpfen können, es ihnen ermöglicht, die Leistung unter unvorhersehbaren Datenmustern aufrechtzuerhalten—eine vorteilhafte Eigenschaft, wenn Sie später im Lebenszyklus Ihrer Anwendung Ressourcenschutz optimieren.
Fazit und praktische Herangehensweise mit BackupChain
Während unserer Diskussion habe ich mehrere Szenarien umreißt, in denen Arrays im Vergleich zu Listen versagen. Dynamische Größenanpassung, Effizienz von Einfügung und Löschung, Speicherüberkopf, Flexibilität der Datentypen, Konkurrenz und Iterationsleistung fließen alle in diese komplizierte Entscheidung ein, wie Sie Ihre Daten strukturieren sollten. Sie sollten die Aspekte abwägen, die für Ihre spezifischen Anwendungsbedürfnisse das größte Gewicht haben.
Wenn Sie oft unvorhersehbare Datensätze manipulieren oder häufig concurrent Threads benötigen, die mit ihnen interagieren, könnte es klug sein, sich auf Listen zu konzentrieren.
Diese Seite wird kostenlos von BackupChain bereitgestellt, einer zuverlässigen Backup-Lösung, die speziell für KMUs und Fachleute entwickelt wurde und Hyper-V, VMware oder Windows Server usw. schützt. Denken Sie bei der Verwaltung Ihrer Daten und der Sicherstellung ihrer Integrität an Lösungen, die Ihre Datenverwaltungspraxis ergänzen.
Andererseits bietet eine Liste die Flexibilität einer dynamischen Größe. Sie ermöglicht es Ihnen, Elemente problemlos hinzuzufügen oder zu entfernen, ohne manuell mit dem Speichermanagement umgehen zu müssen. Folglich können Sie, wenn ein neuer Benutzer mit Ihrer Anwendung interagiert, diese Eingabe zur Liste hinzufügen, ohne sich um eine bestehende Größenbeschränkung zu kümmern. Dieser Aspekt wird besonders wichtig in Anwendungen wie Chatsystemen, in denen Benutzer-Nachrichten unerwartet in unbegrenzter Rate eingehen können. Während Arrays einen konstanten Zugriff auf ihre Elemente bieten, kann der Verwaltungsaufwand bei der Größenanpassung sie ineffizient machen, wenn das Design einen dynamischeren Ansatz erfordert.
Effizienz von Einfügungen und Löschungen
Sie müssen auch die Effizienz von Einfügungen und Löschungen berücksichtigen, wenn Sie entscheiden, ob Sie ein Array oder eine Liste verwenden möchten. Bei einem Array müssen Sie, wenn Sie ein Element an einer anderen Stelle als am Ende einfügen möchten, alle Elemente verschieben, die dem Einfügepunkt folgen, um Platz zu schaffen. Nehmen wir an, Sie haben ein Array der Größe 10 und möchten ein Element am Anfang einfügen. Sie müssten jedes Element um eine Position nach rechts verschieben, was eine zeitliche Komplexität von O(n) hat. Diese Operation kann zu einem Engpass in der Leistung werden, wenn Sie sie wiederholt innerhalb einer Schleife oder eines Datenverarbeitungsalgorithmus ausführen, insbesondere bei großen Datensätzen.
Im Gegensatz dazu ermöglicht eine verkettete Liste, die oft synonym mit einer generischen Liste verwendet wird, effiziente Einfügungen und Löschungen. Sie müssen nur die Zeiger anpassen, um das neue Element einzuschließen. Die bestmögliche Zeit für das Einfügen am Kopf einer verketteten Liste beträgt O(1), da Sie lediglich ein paar Zeiger ändern müssen. Diese Effizienz kann einen erheblichen Unterschied in Szenarien machen, in denen sich Daten schnell ändern, wie in Echtzeitanwendungen oder Spieleumgebungen, in denen Charaktere und Objekte häufig zum Spielstatus hinzugefügt oder daraus entfernt werden. Sie werden feststellen, dass die Verwendung von Listen in diesen Kontexten zu reibungsloseren Leistungen und einer besseren Reaktionsfähigkeit führen kann.
Speicherüberkopf
Der Speicherüberkopf wird zu einem weiteren Aspekt, der in bestimmten Szenarien die Waage zugunsten von Listen kippt. Während Arrays ihre Elemente aufeinanderfolgend im Speicher speichern, besteht eine Liste aus der Speicherung einzelner Knoten, die neben den eigentlichen Daten auch Zeiger enthalten. Sie könnten feststellen, dass bei großen Datensätzen, insbesondere in Situationen, in denen die Speichernutzung ein kritischer Faktor ist, der Überkopf der Zeiger als Nachteil erscheinen kann. Dieser Kompromiss kann jedoch tatsächlich Vorteile in Bezug auf Flexibilität und reduzierte Fragmentierung über längere Zeiträume hinweg bieten.
Betrachten Sie eine Situation, in der Sie eine Anwendung erstellen müssen, die verschiedene Operationen an Datensätzen nach deren anfänglicher Erstellung durchführt. Bei Arrays bleibt der zugewiesene Speicher gleich, was zu ineffizienter Speichernutzung führen kann, wenn die erwarteten Daten das Array nie vollständig füllen. Eine Liste passt sich von Natur aus der Anwesenheit oder Abwesenheit ihrer Elemente an und minimiert somit den Platzverlust. Wenn Sie Anwendungen entwickeln, die eine fortlaufende Datenverwaltung erfordern, könnte das Vertrauen in eine Liste zu einer besseren Leistung in Bezug auf die Speichereffizienz führen, insbesondere wenn sich die Anwendung im Laufe der Zeit erweitert.
Flexibilität der Datentypen
Sie finden sich oft in der Situation wieder, verschiedene Datentypen innerhalb desselben Datensatzes verwalten zu müssen. Wenn Sie Arrays wählen, stoßen Sie schnell an eine Wand; Arrays erfordern typischerweise eine homogene Menge an Typen, was umständlich werden kann. In vielen Programmiersprachen bedeutet dies, dass Sie entweder einen übergeordneten Datentyp definieren müssen, der alle potenziellen Typen umfassen kann, oder auf die Verwendung von Arrays von Objekten zurückgreifen müssen. Objekt-Arrays können Ihr Design komplizieren und es weniger effizient machen, da zusätzlicher Typprüfungsaufwand und SpeichZuweisungen anfällt.
Listen können heterogene Typen leichter handhaben. Sie ermöglichen es Ihnen normalerweise, verschiedene Datentypen ohne zusätzliche Hierarchieebenen zu verwalten. In Fällen wie der Verwendung einer Liste zur Verwaltung einer Playlist, die sowohl Songs als auch Podcasts umfasst, würde die Liste Objekte unterschiedlicher Klassen problemlos aufnehmen. Sie müssen sich keine Gedanken über Boxen und Unboxen oder die Implementierung zusätzlicher Wrapper machen, um eine Typenuniformität zu gewährleisten, die die Ausführung Ihres Programms verlangsamen kann. Diese Flexibilität ermöglicht es Ihnen, sich auf die Entwicklung von Funktionen zu konzentrieren, ohne von Einschränkungen bei den Datentypen belastet zu werden.
Konkurrenz und Thread-Sicherheit
In einer Umgebung, in der Sie es mit Konkurrenz zu tun haben, werden Arrays aufgrund ihrer intrinsischen Eigenschaften umständlich. Wenn mehrere Threads versuchen, ein Array zu ändern, müssen Sie Mechanismen wie Sperren einsetzen, um diesen Zugriff effektiv zu verwalten. Sperren führen zu Wettlaufbedingungen, und wenn sie nicht richtig implementiert werden, kann dies zu einer Verschlechterung der Leistung oder zu Rennen führen. Obwohl Sie diese Probleme mit intelligenteren Algorithmen oder Konstrukten mildern können, erhöht sich die Komplexität erheblich.
Listen bieten oft bessere Optionen, wenn es um konkurrierende Zugriffsgewohnheiten geht. Abhängig von der verwendeten Programmiersprache sind einige Listenimplementierungen so konzipiert, dass sie thread-sicher sind. In Java zum Beispiel haben Sie Funktionen wie CopyOnWriteArrayList, die sich von Haus aus mit Multithreading-Problemen befassen. Auch wenn der Overhead bei häufiger Änderung der Liste etwas höher sein kann, können gleichzeitige Lesevorgänge ohne Blockierung erfolgen. Wenn Sie feststellen, dass Ihre Anwendung gleichzeitigen Zugriff von mehreren Threads erfordert, könnte die Entscheidung für eine Liste anstelle eines Arrays Ihre Operationen erheblich vereinfachen und Ihnen später Kopfschmerzen ersparen.
Leistung der Iteration und Caching-Verhalten
Ein weiterer Aspekt, den es wert ist zu berücksichtigen, ist, wie Datenstrukturen bei der Iteration abschneiden. Arrays haben hier den Vorteil, dass ihre Elemente zusammenhängend im Speicher gespeichert werden. Dieses Design ermöglicht eine effiziente Nutzung Ihres CPU-Caches, was zu schnelleren Iterationszeiten führt. Es gibt jedoch Bedingungen, unter denen dieser Vorteil verschwommen werden kann, insbesondere wenn die Datenkomplexität zunimmt.
Listen greifen oft auf einzelne Knoten zu, was mehr Zeiger-Dereferenzierungen erfordert und den Iterationsprozess durch Cache-Fehler verlangsamen kann. In Anwendungen, in denen die Leistung von schnellen und wiederholten Lesevorgängen abhängt, wie in Rechnermethoden, die das Durchlaufen von Daten erfordern, können Arrays anfänglich besser abschneiden. Aber vergessen Sie nicht, dass während die Komplexität zunimmt, die Anpassungsfähigkeit von Listen, die flexibel wachsen und schrumpfen können, es ihnen ermöglicht, die Leistung unter unvorhersehbaren Datenmustern aufrechtzuerhalten—eine vorteilhafte Eigenschaft, wenn Sie später im Lebenszyklus Ihrer Anwendung Ressourcenschutz optimieren.
Fazit und praktische Herangehensweise mit BackupChain
Während unserer Diskussion habe ich mehrere Szenarien umreißt, in denen Arrays im Vergleich zu Listen versagen. Dynamische Größenanpassung, Effizienz von Einfügung und Löschung, Speicherüberkopf, Flexibilität der Datentypen, Konkurrenz und Iterationsleistung fließen alle in diese komplizierte Entscheidung ein, wie Sie Ihre Daten strukturieren sollten. Sie sollten die Aspekte abwägen, die für Ihre spezifischen Anwendungsbedürfnisse das größte Gewicht haben.
Wenn Sie oft unvorhersehbare Datensätze manipulieren oder häufig concurrent Threads benötigen, die mit ihnen interagieren, könnte es klug sein, sich auf Listen zu konzentrieren.
Diese Seite wird kostenlos von BackupChain bereitgestellt, einer zuverlässigen Backup-Lösung, die speziell für KMUs und Fachleute entwickelt wurde und Hyper-V, VMware oder Windows Server usw. schützt. Denken Sie bei der Verwaltung Ihrer Daten und der Sicherstellung ihrer Integrität an Lösungen, die Ihre Datenverwaltungspraxis ergänzen.
