タグ

関連タグで絞り込む (0)

  • 関連タグはありません

タグの絞り込みを解除

qiitaとperformanceとdevelopmentに関するslay-tのブックマーク (2)

  • 結局useMemoはいつ使えばいいの? 僕の決定版 - Qiita

    皆さんこんにちは。筆者の以前の記事では、ReactのuseMemoを無駄に使うことによるレンダリング速度のオーバーヘッドがどれくらいかをベンチマークによって示しました。 それによれば、スマートフォンを想定したとしても、useMemoだけで描画に目に見える影響を与える(16msくらいの遅延を発生させる)には万のオーダーのuseMemoが必要なことが分かります。 この結果が出たことでuseMemoをいつ使うのかなどという議論には終止符が打たれたかと思いきや、上記の記事の感想などを見ているとまだ喧々囂々です。 そこで、この記事では筆者の考えを皆さんに共有し、いよいよもってこの議論を終わりにしたいと思います。 結論は、今いる関数の外を見に行くな。そのuseMemoが今または将来に役に立つ可能性が1%でもあるなら使えです。 前提知識 useMemoというのは結局レンダリングパフォーマンスの最適化のた

    結局useMemoはいつ使えばいいの? 僕の決定版 - Qiita
  • Pythonistaなら知っておきたい計算量のはなし - Qiita

    最近久しぶりにアルゴリズムイントロダクションを読んでいるのですが、ふと「Python(CPython)のデータ構造に関する各操作の計算量ってどれくらいなのかな?」と気になったので調べてみました。以下のページを参考にしています: Python Time Complexity 以下では $n$ や $k$ といった記号を使います。ここで $n$ はコンテナ内の要素数、$k$ はパラメータ内の要素数かパラメータの値とします。では見ていきましょう。 2021/05/02 コメントでのご指摘を記事に反映しました。ありがとうございます。 リスト まずはリストです。Pythonではリストは内部的にはC言語の配列として表しているようです。そのため、先頭要素の追加や削除を行うとそれ以降の要素をすべて移動する必要があるため大きなコストがかかります。なので先頭に要素を追加したり削除する必要がある場合は、代わりに

    Pythonistaなら知っておきたい計算量のはなし - Qiita
  • 1