LabVIEW幾個建立array方法速度差異
閱讀時間約 1 分鐘
首先是官方最推薦的方法, 效率最高
先初始化一個已知大小的array, 然後再把指定index的元素取代成我們要的數值
像是下圖這樣的程式生成一個從0遞增有6千萬個元素的array需要約~4.3sec
但是很多狀況下是不會知道程式執行下去最後會有多少元素
build array function的使用機會還是非常多
下圖這樣的程式生成一個從0遞增有1千萬個元素的array需要約~4.5sec
效率是initial array再replace的1/6不到
build array這邊還有一個小細節會嚴重影響效率
就是新的元素是從前面還是後面加入
如果每一筆新元素都是從array前面加入, 效率會降為1/100
生成一個從0遞增有10萬個元素的array就需要約~4sec
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嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
題目敘述 Sort Array by Increasing Frequency Leetcode #1636
給定一個輸入陣列，請依照出現頻率的多寡從低頻到高頻排列陣列元素。
如果有兩個元素的出現頻率相同，依照元素大小從大到小排列。
測試範例
Example 1:
Input: nums
題目敘述 Minimum Increment to Make Array Unique
給定一個整數陣列，每回合可以任意挑一個數字進行+1的加法操作。
請問最少需要多少次的+1加法操作，才能讓每個數字都相異?
本文章討論如何使用動態規劃和回頭查看技巧來計算最長遞增子序列的長度，並提供了相關的測試案例和範例。本文還包括了詳細的演算法和程式碼示例，以及時間和空間複雜度的分析。
給定一個輸入非負整樹陣列nums，請找出k值，使得陣列中恰好有k個元素大於等於 k。如果無解，回傳-1。尋找k值的方法包括排序法和二分搜尋法，時間複雜度都為O(n log n)，空間複雜度為O(1)。關鍵知識點是當解空間具有遞增或遞減的性質時，可以用二分搜尋法加快搜尋效率。
※ 好用的陣列迭代器：forEach
forEach 的使用時機：
需要從頭到尾把陣列中的每一個元素都印出來 ，就適合使用 forEach 方法。
forEach 的必要參數是一個函式：
forEach() 的功能是把陣列的每個元素都丟進某個函式執行一次，因此必要的參數是一個函式。
語法：
很明顯可以看到 parallelSort(T[], Comparator<T> 大概可以帶來 2.5 倍到接近 3 倍的效能增益 (和數量無關)。所以，結論是當需要處理大量資料的排序時，真的可以考慮使用 parallelSort(T[], Comparator<T>。
※ 常用arry型態的方法：
長度：
length
查詢第N個元素：
[]
查詢元素在第N個：
indexOf( )
判斷是否為array：
isArray()
新增和刪除：
push()：新增後面的數值
unshift()：新增前面的數值
pop()：刪除後面的數值
sh
今天要來嘗試的是，如何不用好用的Array.map 方法，來實現 Array.map 的功能。
What is Array.map
map() 方法會建立一個新的陣列，其內容為原陣列的每一個元素經由回呼函式運算後所回傳的結果之集合。
簡單來說就是把陣列內的每一個值，個別跑函式，把新的值回傳出成
(略)，array 是用來將陣列的值進行累加，我們來看看怎麼怎麼達成吧：
Given an integer array nums, a reducer function fn, and an initial value init, return the final result obtained
題目會給定一個陣列nums和一個目標值goal。計算子陣列總和=goal的數目有多少。演算法包含前綴和和字典的技巧，時間複雜度為O(n)，空間複雜度為O(n)。
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題目敘述 Sort Array by Increasing Frequency Leetcode #1636
給定一個輸入陣列，請依照出現頻率的多寡從低頻到高頻排列陣列元素。
如果有兩個元素的出現頻率相同，依照元素大小從大到小排列。
測試範例
Example 1:
Input: nums
題目敘述 Minimum Increment to Make Array Unique
給定一個整數陣列，每回合可以任意挑一個數字進行+1的加法操作。
請問最少需要多少次的+1加法操作，才能讓每個數字都相異?
本文章討論如何使用動態規劃和回頭查看技巧來計算最長遞增子序列的長度，並提供了相關的測試案例和範例。本文還包括了詳細的演算法和程式碼示例，以及時間和空間複雜度的分析。
給定一個輸入非負整樹陣列nums，請找出k值，使得陣列中恰好有k個元素大於等於 k。如果無解，回傳-1。尋找k值的方法包括排序法和二分搜尋法，時間複雜度都為O(n log n)，空間複雜度為O(1)。關鍵知識點是當解空間具有遞增或遞減的性質時，可以用二分搜尋法加快搜尋效率。
※ 好用的陣列迭代器：forEach
forEach 的使用時機：
需要從頭到尾把陣列中的每一個元素都印出來 ，就適合使用 forEach 方法。
forEach 的必要參數是一個函式：
forEach() 的功能是把陣列的每個元素都丟進某個函式執行一次，因此必要的參數是一個函式。
語法：
很明顯可以看到 parallelSort(T[], Comparator<T> 大概可以帶來 2.5 倍到接近 3 倍的效能增益 (和數量無關)。所以，結論是當需要處理大量資料的排序時，真的可以考慮使用 parallelSort(T[], Comparator<T>。
※ 常用arry型態的方法：
長度：
length
查詢第N個元素：
[]
查詢元素在第N個：
indexOf( )
判斷是否為array：
isArray()
新增和刪除：
push()：新增後面的數值
unshift()：新增前面的數值
pop()：刪除後面的數值
sh
今天要來嘗試的是，如何不用好用的Array.map 方法，來實現 Array.map 的功能。
What is Array.map
map() 方法會建立一個新的陣列，其內容為原陣列的每一個元素經由回呼函式運算後所回傳的結果之集合。
簡單來說就是把陣列內的每一個值，個別跑函式，把新的值回傳出成
(略)，array 是用來將陣列的值進行累加，我們來看看怎麼怎麼達成吧：
Given an integer array nums, a reducer function fn, and an initial value init, return the final result obtained
題目會給定一個陣列nums和一個目標值goal。計算子陣列總和=goal的數目有多少。演算法包含前綴和和字典的技巧，時間複雜度為O(n)，空間複雜度為O(n)。