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Lua | 每日一练 (3)

题目

lua 中的 table 性能优化有哪些技巧？

参考答案

table 是 lua 的一种数据结构用来创建不同的数据类型，例如：数组、字典。table 的能力是非常强大的，但是如果在使用过程中不注意优化细节，可能会性能产生一定的影响。

下面针对使用 table 过程中的常见优化手段进行总结。

减少查找次数

在 lua 中，表查找（尤其是多重嵌套表的查找）可能会因为频繁的键访问而变得相对低效。例如：

local myTable = {nested = {value = 10}
}-- 低效：每次循环都进行表查找
for i = 1, 1000000 dolocal v = myTable.nested.value-- 使用 v 做一些操作
end

如果某个表的值在循环或其他频繁执行的代码块中被多次访问，可以将其缓存到局部变量中。这样可以避免每次访问时都进行表查找。

修改后的代码如下所示：

local myTable = {nested = {value = 10}
}-- 高效：将值缓存到局部变量
local cachedValue = myTable.nested.value
for i = 1, 1000000 dolocal v = cachedValue-- 使用 v 做一些操作
end

另外如果需要频繁的访问某个表，可以键表本身缓存到局部变量中，这样可以减少每次访问时的查找路径，例如：

local myTable = {nested = {value = 10}
}-- 低效：每次访问都从根表开始查找
for i = 1, 1000000 dolocal v = myTable.nested.value-- 使用 v 做一些操作
end

修改后的代码如下所示：

local myTable = {nested = {value = 10}
}-- 高效：缓存嵌套表的引用
local nestedTable = myTable.nested
for i = 1, 1000000 dolocal v = nestedTable.value-- 使用 v 做一些操作
end

预分配表空间

经常在循环中进行表分配，频繁的表分配会增加垃圾回收的负担，从而影响性能。

因为 lua 中的表分为数组部分和哈希部分，所以预分配表也分为两部分：预分配数组部分、预分配哈希部分。

数组部分（连续整数索引）

如果表主要用于存储连续的整数索引数据（类似数组），可以通过以下方式预分配空间：

local size = 100000  -- 预分配的大小
local t = {}
t[size] = true  -- 触发预分配

通过将表的最后一个索引位置赋值，lua 会为表的数组部分分配足够的空间，从而避免后续插入元素时的扩容操作。

哈希部分（非整数索引）

如果表主要用于存储非整数索引（如字符串键），可以通过以下方式预分配哈希部分的空间：

local size = 100000  -- 预分配的大小
local t = {}
for i = 1, size dot["key" .. i] = true  -- 触发哈希部分的预分配
end

减少嵌套深度

嵌套表的深度会影响查找效率。如果可能，尽量减少表的嵌套层级，或者将常用的数据提升到更浅的层级。例如：

-- 原始结构
local myTable = {level1 = {level2 = {value = 10}}
}-- 访问优化前的表
local k = myTable.level1.level2.value-- 优化：减少嵌套层级
local myTable = {value = 10,level1 = {-- 其他数据}
}-- 访问优化后的表
local v = myTable.value

避免表中存在非连续索引

由于表可以同时作为数组（连续索引）也可以作为哈希表（非连续索引），那么当表中同时存在连续索引和非连续索引时，可能会导致性能下降和内存浪费。

首先需要搞明白为什么存在非连续会影响性能？

• 第一，如果表中同时存在连续索引和非连续索引，lua 会同时维护这两部分，导致内存分配和管理变得更加复杂，增加了内存开销。
• 第二，对于连续索引的数组，lua 可以通过简单的指针偏移快速访问元素；而对于非连续索引，lua 需要进行哈希查找，这会增加访问时间。
• 第三，非连续索引的表会增加垃圾回收的复杂性，因为 lua 需要同时处理数组部分和哈希部分的内存回收。

使用独立的表

如果需要存储不同类型的数据（数组和哈希表），建议使用两个独立的表，而不是混合在同一个表中。例如：

-- 混合使用
local t = {1, 2, 3}
t["key"] = "value"-- 使用两个独立的表
local array = {1, 2, 3}
local hash = {key = "value"}

避免稀疏数组

稀疏数组（即存在大量空隙的数组）会导致表的内部结构变得复杂。如果需要使用稀疏数组，建议使用哈希表代替。例如：

-- 稀疏数组
local t = {}
t[1] = 1
t[1000000] = 1000000  -- 导致表内部结构复杂化-- 使用紧凑的哈希表结构
local t = {}
t["key1"] = 1
t["key2"] = 1000000

清理表中的空隙，优化表的结构

如果表中存在非连续索引，可以通过重新排序或清理空隙来优化表的结构。例如：

local t = {1, 2, nil, 4, 5}
local new_t = {}
for i, v in ipairs(t) doif v ~= nil thentable.insert(new_t, v)end
end
t = new_t

常使用元表和元方法优化

元表和元方法可以用于优化面向对象的代码，减少函数调用次数，并通过元方法实现高效的常见操作，例如：

local Vector = {}function Vector:new(x, y)local obj = {}setmetatable(obj, self)self.__index = selfself.__add = function(a, b)return Vector:new(a.x + b.x, a.y + b.y)endobj.x = xobj.y = yreturn obj
endlocal v1 = Vector:new(1, 2)
local v2 = Vector:new(3, 4)
local v3 = v1 + v2print(v3.x, v3.y)

减少垃圾回收的开销

垃圾回收的频率会影响性能。通过重用表、避免不必要的分配以及合理调整垃圾回收参数，可以减少垃圾回收的开销。例如：

collectgarbage("setpause", 100)  -- 设置暂停时间
collectgarbage("setstepmul", 200)  -- 设置每次回收的步长

减少全局变量的使用

在 lua 中，全局变量的访问速度比局部变量慢，因为 lua 需要遍历全局环境来进行查找。局部变量则直接存储在栈上，访问速度更快。另外将表定义为局部变量，可以减少全局环境的污染，提高访问速度。例如：

-- 全局表
myGlobalTable = {value = 10}function globalTableAccess()for i = 1, 1000000 dolocal v = myGlobalTable.valueend
end-- 局部表
local myLocalTable = {value = 10}function localTableAccess()for i = 1, 1000000 dolocal v = myLocalTable.valueend
end

本文中总结的优化点可能不全面，如果大家有更好的优化点，也可以同样可以在评论区中分享出来~~ 期待😀

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