for和foreach那個效率高?原因是什么?
PHP中for和foreach效率高的是foreach
for循環(huán)遍歷方法:
public function getForTime(){ $big_Array = range(0,1000000,1); /* for循環(huán)遍歷數(shù)組示例 */ $start_For_Time = $this->microtime_float(); //$array_Count = count($big_Array); for ($i=0;$i<count($big_Array);$i++) { $i; } $end_For_Time = $this->microtime_float(); $for_Time = $end_For_Time - $start_For_Time; echo 'for循環(huán)遍歷耗時:'.$for_Time.'<br>'; }
foreach循環(huán)遍歷方法:
public function getForeachTime(){ $big_Array = range(0,1000000,1); /* foreach循環(huán)遍歷數(shù)組示例 */ $start_Foreach_Time = $this->microtime_float(); foreach ($big_Array as $key=>$val) { $key; } $end_Foreach_Time = $this->microtime_float(); $foreach_Time = $end_Foreach_Time - $start_Foreach_Time; echo 'foreach循環(huán)遍歷耗時:'.$foreach_Time; }
時間計算方法:
/** * 時間統(tǒng)計函數(shù) */ private function microtime_float($time = null) { list($usec, $sec) = explode(' ', $time ? $time : microtime()); return ((float)$usec + (float)$sec); }
看一下兩種方式耗時
/* * 輸出結(jié)果:第一種情況:先count在for循環(huán)遍歷耗時:0.028002023696899 秒 * foreach循環(huán)遍歷耗時:0.003000020980835 秒 * 第二種情況:在for循環(huán)條件中做count遍歷耗時:0.095005035400391 秒 * foreach循環(huán)遍歷耗時:0.0040009021759033 秒 * */
從上面的測試中我們可以明顯的得出兩條結(jié)論:
1、for循環(huán)遍歷的效率是低于foreach循環(huán)遍歷
2、for循環(huán)在外部做count和在條件中做count相比較,第一種效率更高
效率高的原因是什么呢?在尋找這個答案之前我們先探討原理分別是什么。
for 循環(huán):
每次從$i開始,每次循環(huán)都需要判斷$i是否小于count,這占用了很大一部分時間
小于繼續(xù),否則終止循環(huán)
foreach:
foreach 依賴 IEnumerable.
第一次 var a in GetList() 時 調(diào)用 GetEnumerator 返回第一個對象 并 賦給a,
以后每次再執(zhí)行 var a in GetList() 的時候 調(diào)用 MoveNext.直到循環(huán)結(jié)束.
期間GetList()方法只執(zhí)行一次.
從上面是分析我們明顯可以得出結(jié)論:php 的foreach循環(huán)效率是大大高于for循環(huán)。也許有很大的一個原因是for 要進(jìn)行很多次條件判斷。所以以后能用foreach的地方就用foreach,可以提高1倍的效率。
BUT:事實真的是這樣嗎?有人會說這個例子已經(jīng)很明顯了啊,結(jié)論一目了然,難道還有其他的可能嗎?
我覺得事實沒這么簡單,如果真的是這樣,for循環(huán)存在的意義是什么呢?
既然foreach效率高于for這么多倍,就直接都用foreach不就行了嗎?個人覺得我測試的這個例子有一定的局限性,并不能作為評估兩個循環(huán)方式效率高低的絕對依據(jù)。
不過,對于我們phper來說,正常工作當(dāng)中還是使用foreach循環(huán)遍歷比較好,至于編譯層是如何工作的沒必要涉及太深,如果有興趣可以深度研究一下。
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L'entrée vocale de l'utilisateur est capturée et envoyée au backend PHP via l'API MediaRecorder du JavaScript frontal; 2. PHP enregistre l'audio en tant que fichier temporaire et appelle STTAPI (tel que Google ou Baidu Voice Recognition) pour le convertir en texte; 3. PHP envoie le texte à un service d'IA (comme Openaigpt) pour obtenir une réponse intelligente; 4. PHP appelle ensuite TTSAPI (comme Baidu ou Google Voice Synthesis) pour convertir la réponse en fichier vocal; 5. PHP diffuse le fichier vocal vers l'avant pour jouer, terminant l'interaction. L'ensemble du processus est dominé par PHP pour assurer une connexion transparente entre toutes les liens.

La méthode principale de création de fonctions de partage social dans PHP est de générer dynamiquement des liens de partage qui répondent aux exigences de chaque plate-forme. 1. Obtenez d'abord la page actuelle ou les informations d'URL et d'article spécifiées; 2. Utilisez UrLencode pour coder les paramètres; 3. épisser et générer des liens de partage en fonction des protocoles de chaque plate-forme; 4. Afficher les liens sur l'avant pour que les utilisateurs puissent cliquer et partager; 5. Générez dynamiquement des balises OG sur la page pour optimiser l'affichage du contenu du partage; 6. Assurez-vous d'échapper à la saisie des utilisateurs pour empêcher les attaques XSS. Cette méthode ne nécessite pas d'authentification complexe, a de faibles co?ts de maintenance et convient à la plupart des besoins de partage de contenu.

Pour réaliser la correction d'erreur de texte et l'optimisation de la syntaxe avec l'IA, vous devez suivre les étapes suivantes: 1. Sélectionnez un modèle ou une API d'IA appropriée, tels que Baidu, Tencent API ou bibliothèque NLP open source; 2. Appelez l'API via Curl ou Guzzle de PHP et traitez les résultats de retour; 3. Afficher les informations de correction d'erreur dans l'application et permettre aux utilisateurs de choisir d'adopter l'adoption; 4. Utilisez PHP-L et PHP_CODESNIFFER pour la détection de syntaxe et l'optimisation du code; 5. Collectez en continu les commentaires et mettez à jour le modèle ou les règles pour améliorer l'effet. Lorsque vous choisissez AIAPI, concentrez-vous sur l'évaluation de la précision, de la vitesse de réponse, du prix et du support pour PHP. L'optimisation du code doit suivre les spécifications du PSR, utiliser le cache raisonnablement, éviter les requêtes circulaires, revoir le code régulièrement et utiliser x

1. La maximisation de la valeur commerciale du système de commentaires nécessite de combiner la livraison précise de la publicité native, les services à valeur ajoutée par l'utilisateur (tels que le téléchargement d'images, les commentaires de recharge), d'influencer le mécanisme d'incitation basé sur la qualité des commentaires et la conformité de la monétisation anonyme des données de données; 2. La stratégie d'audit doit adopter une combinaison de mécanismes de filtrage des mots clés dynamiques pré-audit et de signalement des utilisateurs, complétés par une note de qualité des commentaires pour réaliser une exposition hiérarchique de contenu; 3. Anti-brosses nécessite la construction d'une défense multicouche: la vérification sans capteur RecaptChav3, le robot de reconnaissance de champ de miel, IP et la limite de fréquence d'horodatage empêchent l'arrosage, et la reconnaissance du modèle de contenu marque les commentaires suspects et itéra en continu pour traiter les attaques.

PHP n'effectue pas directement un traitement d'image AI, mais s'intègre via les API, car il est bon dans le développement Web plut?t que dans les taches à forte intensité informatique. L'intégration de l'API peut atteindre une division professionnelle du travail, réduire les co?ts et améliorer l'efficacité; 2. Intégration des technologies clés incluez l'utilisation de Guzzle ou Curl pour envoyer des demandes HTTP, le codage et le décodage des données JSON, l'authentification de la sécurité des clés de l'API, les taches de traitement de la file d'attente asynchrones, les taches prenant du temps, la gestion des erreurs robuste et le mécanisme de retrait, le stockage et l'affichage d'images; 3. Les défis courants incluent le co?t des API incontr?lable, les résultats de génération incontr?lables, la mauvaise expérience utilisateur, les risques de sécurité et la gestion difficile des données. Les stratégies de réponse consistent à définir des quotas et des caches utilisateur, en fournissant des conseils ProTT et une sélection multi-images, des notifications asynchrones et des invites de progrès, un stockage et un audit de contenu de la variable d'environnement clé et un stockage cloud.

PHP assure l'atomicité de la déduction des stocks via les transactions de base de données et les verrous en ligne de Forupdate pour empêcher la survente élevée élevée en simultation; 2. La cohérence de l'inventaire multiplateforme dépend de la gestion centralisée et de la synchronisation axée sur les événements, combinant des notifications API / WebHook et des files d'attente de messages pour assurer une transmission fiable de données; 3. Le mécanisme d'alarme doit définir un faible inventaire, un inventaire zéro / négatif, des ventes invidables, des cycles de réapprovisionnement et des stratégies de fluctuations anormales dans différents scénarios, et sélectionner Dingtalk, SMS ou les personnes responsables par e-mail en fonction de l'urgence, et les informations d'alarme doivent être complètes et claires pour réaliser l'adaptation et la réponse rapide.

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