Книга: Программирование мобильных устройств на платформе .NET Compact Framework

Управление памятью на микроскопическом "уровне алгоритма"

Современные языки программирования, библиотеки классов и управляемые среды времени выполнения позволили значительно повысить продуктивность написания программ. В то же время, избавляя программиста от необходимости задумываться о низкоуровневом распределении памяти, в котором нуждаются алгоритмы, они невольно создают предпосылки для написания неэффективного кода. Неэффективность кода может быть обусловлена причинами двоякого рода: 

1. Вычислительная неэффективность алгоритма. Этот вид неэффективности наблюдается в тех случаях, когда спроектированный вами алгоритм предусматривает интенсивные вычисления или выполнение большего количества циклов, чем это объективно необходимо, от чего можно было бы избавиться, используя более эффективные алгоритмы. В качестве классического примера можно привести сортировку массива данных. Иногда у вас может появляться возможность выбирать между несколькими возможными вариантами алгоритмов сортировки, отдельными частными случаями которых могут, например, быть алгоритмы "порядка N" (линейная зависимость времени вычислений от количества сортируемых элементов), "порядка N*Log(N)" (зависимость времени вычислений от количества сортируемых элементов отличается от линейной, но остается все же лучшей, чем экспоненциальная) или "порядка N^2" (экспоненциальная зависимость времени вычислений от количества сортируемых элементов). Кроме вышеперечисленных "порядков" возможно множество других (например, N^3). Выбор наиболее подходящего алгоритма зависит от объема данных, с которыми вы работаете, объема доступной памяти и ряда других факторов, например, от состояния рабочих данных. Отдельные стратегии, например, предварительная обработка данных перед отправкой их на устройство или хранение данных в формате, специфическом для использования памяти в качестве хранилища, способны обеспечить значительное повышение производительности алгоритма. Существует огромное количество компьютерной литературы, посвященной проектированию эффективных алгоритмов и оценке их быстродействия, поэтому никаких попыток более подробного анализа этих вопросов в данной книге не делается. Необходимо только отметить, что чем больше объем обрабатываемых данных, тем ответственнее необходимо отнестись к принятию решения относительно выбора вычислительного алгоритма. Во всех затруднительных случаях тщательно анализируйте алгоритм и обращайтесь к существующей литературе по этому вопросу. Очень часто оказывается так, что кто-то другой уже прошел этот путь, и вам остается лишь перенять их опыт.

2. Неэффективное распределение памяти. После того как вы определитесь со стратегией алгоритма, следующим фактором, от которого в значительной степени за висит производительность приложения, является способ реализации этого алгоритма. При этом едва ли не наибольшие усилия вы должны приложить к тому, чтобы избежать распределения лишних объемов памяти, особенно если память распределяется в циклах. В данном разделе этой книги основное внимание уделяется именно этому вопросу.

Вашей целью должно быть распределение "нулевых объемов памяти" внутри циклов в написанном вами коде. Существуют случаи, когда это является неизбежным, как, например, при построении дерева объектов, которое требует размещения в памяти новых узлов для помещения их в иерархическую структуру. Во многих других случаях эффективность приложения можно существенно повысить, тщательно анализируя распределение памяти для каждого объекта и рассматривая альтернативные решения. Чего, как правило, следует избегать — так это выполнения операций размещения объектов в памяти и удаления их из памяти внутри алгоритмических циклов.

Оглавление книги