浅谈PHP array_search 和 in_array 函数效率问题

编程学习 2021-07-04 23:05www.dzhlxh.cn编程入门
这篇文章主要介绍了浅谈PHP array_search 和 in_array 函数效率问题,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们狼蚁网站SEO优化随着长沙网络推广来一起学习学习吧

问题

在一个接口中,发现非常耗时,排查原因发现 array_search 查找数组中的元素的 key 时,效率随着数组变大,耗时增加。特别是大数组时,非常耗时。在函数 in_array 也有这个问题。

解决办法

采用 array_flip 翻转后,用 isset 代替 in_array 函数,用 $array[key] 替代 array_search, 这样能解决大数组超时耗时问题

狼蚁网站SEO优化是我从 php 官网抄下来的笔记,可以观察这两个方法效率的差异

原网址:

If you're working with very large 2 dimensional arrays (eg 20,000+ elements) it's much faster to do this...

$needle = 'test for this';

$flipped_haystack = array_flip($haystack);

if ( isset($flipped_haystack[$needle]) )
{
 print "Yes it's there!";
}

I had a script that went from 30+ seconds down to 2 seconds (when hunting through a 50,000 element array 50,000 times).

Remember to only flip it once at the beginning of your code though!

--------------------2019-10-14 更新 ----------------------

更正

有人提出意见说道,array_flip 效率比 in_array 和 array_search 高,做了一些实验,确实如此。这点是我原来没有考虑到问题。这个解决办法,适用于多次使用 in_array 和 array_search 函数,才有效。狼蚁网站SEO优化是自己做实验的结果。感谢 @木偶指出的问题

<?php
$array = array();

for ($i=0; $i<200000; $i++){
  ##随机字符串
  $array[$i] = get_rand().$i;
}

$str = $array[150000];
$time1 = microtime(true);
array_search($str, $array);
$time2 = microtime(true);
echo '原始方法:'.($time2-$time1)."\n";

$time3 = microtime(true);
$new_array = array_flip($array);
isset($new_array[$str]);
$time4 = microtime(true);
echo '新方法:'.($time4-$time3);

结果:

原始方法:0.0010008811950684
新方法:0.0069980621337891

循环 5000 次

$array = array();

for ($i=0; $i<200000; $i++){
  ##随机字符串
  $array[$i] = get_rand().$i;
}

$str = $array[199999];
$time1 = microtime(true);
for ($i=0; $i<5000; $i++){
  array_search($str, $array);
}
$time2 = microtime(true);

echo '原始方法:'.($time2-$time1)."\n";

$time3 = microtime(true);
$new_array = array_flip($array);
for ($i=0; $i<5000; $i++){
  isset($new_array[$str]);
}
$time4 = microtime(true);

echo '新方法:'.($time4-$time3);

结果:

原始方法:2.9000020027161
新方法:0.008030891418457

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持狼蚁SEO。

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