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淺談PHP中array_search 和 in_array 函數的效率對比分析

發布時間:2021-06-11 14:27:20 來源:億速云 閱讀:162 作者:Leah 欄目:開發技術

這篇文章將為大家詳細講解有關淺談PHP中array_search 和 in_array 函數的效率對比分析,文章內容質量較高,因此小編分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。

解決辦法

采用 array_flip 翻轉后,用 isset 代替 in_array 函數,用 $array[key] 替代 array_search, 這樣能解決大數組超時耗時問題

下面是我從 php 官網抄下來的筆記,可以觀察這兩個方法效率的差異

原網址:https://www.php.net/manual/en/function.in-array.php

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

有人提出意見說道,array_flip 效率比 in_array 和 array_search 高,做了一些實驗,確實如此。這點是我原來沒有考慮到問題。這個解決辦法,適用于多次使用 in_array 和 array_search 函數,才有效。下面是自己做實驗的結果。感謝 @木偶指出的問題

<?php
$array = array();

for ($i=0; $i<200000; $i++){
  ##隨機字符串
  $array[$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);

結果:

原始方法:0.0010008811950684
新方法:0.0069980621337891

循環 5000 次

$array = array();

for ($i=0; $i<200000; $i++){
  ##隨機字符串
  $array[$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);

結果:

原始方法:2.9000020027161
新方法:0.008030891418457

關于淺談PHP中array_search 和 in_array 函數的效率對比分析就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,可以學到更多知識。如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到。

向AI問一下細節

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