C++編程規範之7：編程中應該知道何時和如何考慮可伸縮性

摘要:

小心數據的爆炸性增長,不要進行不成熟的優化,但是要密切關注漸進複雜性.用戶數據的算法應該能夠預測所處理的數據量耗費的時間,最好不差於線性關係.如果能夠證明優化必要而且非常重要,尤其在數據量逐漸增長的情況下,那麼應該集中注意力改善算法的O(N)複雜性，而不是進行小型的優化。

防範可能的未來，要求我們要避免設計中含有麵對更大的文件、更大的數據庫、更多像素、更多窗口、更多進程和更多線路上傳輸的數據時會出現的性能陷阱的現象。

這一問題的解決方案分為兩個部分。首先，即使不知道數據量是否會大到成為某個特定計算的問題，默認情況下也應該避免使用不能很好地應付用戶數據量的算法，除非這種伸縮性不好的算法有明顯的清晰性和可讀性方麵的好處。在編寫程序時，要預先進行如下的處理：

１．使用靈活的、動態分配的數據，不要使用固定大小的數組。

２．了解算法的實際複雜性。

３．優先使用線性算法或者盡可能快的算法。

４．盡可能避免劣於線性複雜性的算法。

５．永遠不要使用指數複雜性的算法。

其次，如果有測試數據表明優化非常必要而且重要，尤其是在數據量不斷增加的情況下，那麼應該集中精力改善Ｏ（Ｎ）複雜性，而不是把精力華仔節省一個多餘假發這樣的微觀優化上。

總而言之，要盡可能優先使用線性（或者更好的）算法。盡可能合理地避免使用比線性算法差的多項式算法。竭盡全力避免使用指數算法。

最後更新：2017-04-03 12:53:42