Showing Revision 3 created 01/19/2016 by Natalia Savvidi.

1. Title:
   03-04 Batching_and_Caching
2. Description:

   03-04 Batching_and_Caching

3. 720 0:01 - 0:05
   Я хочу рассказать вам о моих любимых
   методах улучшения производительности:
4. 5188 0:05 - 0:07
   это группировка и кэширование.
5. 6684 0:07 - 0:09
   Как мы уже обсудили,
   некоторые функции
6. 9030 0:09 - 0:13
   или операции подразумевают
   определенные расходы ресурсов,
7. 12703 0:13 - 0:16
   в дополнение к ресурсам
   на непосредственное их исполнение.
8. 16231 0:16 - 0:21
   Например, загрузка данных перед
   их исполнением в новый участок памяти
9. 20521 0:21 - 0:24
   или сортировка набора значений
   перед осуществлением в них поиска.
10. 23840 0:24 - 0:27
    Когда операции исполняются много раз,
    где много — это очень большое число,
11. 27400 0:27 - 0:33
    эти издержки могут серьезно повлиять
    на производительность вашего приложения.
12. 32570 0:33 - 0:36
    Группировка позволяет
    решить эту проблему
13. 35720 0:36 - 0:40
    путем устранения издержек
    на каждое исполнение,
14. 40020 0:40 - 0:44
    как несколько человек экономят на бензине,
    когда едут все вместе на одной машине.
15. 44490 0:44 - 0:48
    Это часто встречается в тех участках кода,
    где необходимо подготовить данные
16. 48030 0:48 - 0:50
    до того, как их можно будет использовать.
17. 49660 0:50 - 0:53
    Давайте предположим, что наиболее
    эффективный способ найти значение
18. 53270 0:53 - 0:57
    в множестве — это проделать сортировку,
    а затем бинарный поиск.
19. 56680 0:57 - 0:59
    Это, конечно, не самый
    эффективный способ,
20. 59150 0:59 - 1:02
    но дослушайте меня:
    я пытаюсь кое-что объяснить.
21. 61880 1:02 - 1:05
    Проще всего для этого будет
    написать функцию,
22. 64640 1:05 - 1:06
    которая, имея множество и значение,
23. 65995 1:06 - 1:10
    отсортирует множество, а затем
    проверит, есть ли в нём это значение.
24. 70325 1:10 - 1:13
    В некоторых случаях
    это может сработать,
25. 72560 1:13 - 1:15
    но если у вас, скажем, 10 000 значений,
    которые вы хотите проверить,
26. 75752 1:16 - 1:18
    а счёт элементов во множестве
    идет на миллионы,
27. 78072 1:18 - 1:21
    то вы уже расходуете
    уйму ресурсов на каждую проверку
28. 81400 1:21 - 1:22
    из-за сортировки.
29. 82742 1:23 - 1:24
    Решение здесь довольно простое.
30. 84182 1:24 - 1:28
    Вам нужно создать один раз
    отсортированный вариант множества,
31. 87722 1:28 - 1:32
    после чего тестировать на вхождение
    все эти 10 000 значений.
32. 92032 1:32 - 1:34
    Так работает группировка.
33. 93670 1:34 - 1:37
    Вынеся за скобки повторяющуюся операцию,
    мы делаем её всего один раз.
34. 97462 1:37 - 1:42
    Сходный принцип лежит в основе
    концепции кэширования.
35. 101710 1:42 - 1:46
    Это безусловно самый важный метод
    улучшения производительности,
36. 106480 1:46 - 1:50
    в основном потому, что он лежит в основе
    всех современных компьютерных технологий.
37. 109800 1:50 - 1:52
    Возьмём, например, ваш компьютер.
38. 111550 1:52 - 1:56
    Весь смысл оперативки — предоставить
    место для хранения информации,
39. 115655 1:56 - 1:59
    доступ к которому процессор
    получает быстрее, чем к жёсткому диску.
40. 118840 1:59 - 2:02
    Или возьмём компьютерные сети
    и вообще современный интернет:
41. 122329 2:02 - 2:06
    по всему миру находятся огромные
    хранилища серверов — дата-центры.
42. 126500 2:06 - 2:11
    Единственная их функция — хранить,
    или кэшировать, часто вызываемый контент,
43. 130580 2:11 - 2:14
    чтобы ваш компьютер не обращался
    к серверу за 20 000 км каждый раз,
44. 134240 2:14 - 2:16
    когда ваш друг из Египта
    постит фото.
45. 135720 2:16 - 2:19
    Кроме случаев, когда вы сами в Египте.
    Но вы, наверняка, уловили мою мысль.
46. 138940 2:19 - 2:22
    Оптимизация кода для кэшинга
    обычно происходит в тех местах,
47. 142490 2:22 - 2:26
    где данные рассчитываются
    много раз,
48. 145960 2:26 - 2:28
    но результат всегда
    получается одинаковый.
49. 148070 2:28 - 2:31
    Например, если вы находитесь
    в середине цикла, который рассчитывает
50. 150830 2:31 - 2:33
    определитель матрицы 4x4
51. 153030 2:33 - 2:36
    с одним и тем же результатом,
    вы теряете в быстродействии
52. 156070 2:36 - 2:40
    при каждом прохождении
    этого цикла.
53. 159850 2:40 - 2:44
    Вместо этого, рассчитайте определитель
    вне цикла, сохраните его,
54. 164280 2:44 - 2:48
    а затем сделайте отсылку из цикла
    к кэшированному результату.
55. 168050 2:48 - 2:51
    Причина, по которой я так люблю
    группировку и кэширование,
56. 170940 2:51 - 2:55
    состоит в том, что почти все возможные
    улучшения производительности,
57. 174620 2:55 - 2:57
    в том числе обсуждаемые
    в этом курсе,
58. 176504 2:57 - 3:00
    по сути являются вариацией
    этих двух базовых методов.
59. 179500 3:00 - 3:02
    И если вы всерьёз хотите стать
    гуру по вопросам быстродействия,
60. 182150 3:02 - 3:05
    вам нужно освоить
    хитрости использования
61. 185410 3:05 - 3:08
    этих удивительно мощных методов.
62. 187960 3:08 - 3:09
    Что ж, приступим.