Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
PHPerのための計算量入門 / Basic Knowledge of Time Comple...
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
Ryo Tomidokoro
March 30, 2019
Technology
4
6k
PHPerのための計算量入門 / Basic Knowledge of Time Complexity
Time Complexity 101 for PHPer
Ryo Tomidokoro
March 30, 2019
Tweet
Share
More Decks by Ryo Tomidokoro
See All by Ryo Tomidokoro
開発者が知っておきたい複雑さの正体/where-the-complexity-comes-from
hanhan1978
8
3.3k
Spec Driven Development入門/spec_driven_development_for_learners
hanhan1978
2
1.5k
フロントエンドがTypeScriptなら、バックエンドはPHPでもいいじゃない/php-is-not-bad
hanhan1978
8
13k
どうすると生き残れないのか/how-not-to-survive
hanhan1978
17
14k
100分で本番デプロイ!Laravelで作るWebアプリケーション作成/100min_web_app_cicd
hanhan1978
1
230
PHPerのための計算量入門/Complexity101 for PHPer
hanhan1978
8
3.4k
集中して作業する技術/how_to_work_deeply
hanhan1978
65
54k
PHPでデータベースを作ってみた/create-data-with-php
hanhan1978
11
11k
ADRを一年運用してみた/adr_after_a_year
hanhan1978
8
4.7k
Other Decks in Technology
See All in Technology
Amazon ElastiCacheのコスト最適化を考える/Elasticache Cost Optimization
quiver
0
210
Exadata Database Service ソフトウェアのアップデートとアップグレードの概要
oracle4engineer
PRO
1
1.2k
Amazon Bedrock AgentCore 認証・認可入門
hironobuiga
1
300
オープンウェイトのLLMリランカーを契約書で評価する / searchtechjp
sansan_randd
0
210
JuliaTokaiとしてはこれが最後かもしれない(仮) for NGK2026S
antimon2
0
130
AWS Devops Agent ~ 自動調査とSlack統合をやってみた! ~
kubomasataka
2
240
3リポジトリーを2ヶ月でモノレポ化した話 / How I turned 3 repositories into a monorepo in 2 months
kubode
0
120
【Oracle Cloud ウェビナー】[Oracle AI Database + Azure] AI-Ready データ戦略の最短ルート:Azure AIでビジネス データの価値を最大化
oracle4engineer
PRO
2
120
書籍執筆での生成AIの活用
sat
PRO
1
220
AI開発をスケールさせるデータ中心の仕組みづくり
kzykmyzw
0
170
GCASアップデート(202510-202601)
techniczna
0
180
エンジニアとして長く走るために気づいた2つのこと_大賀愛一郎
nanaism
1
250
Featured
See All Featured
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
122
21k
Stewardship and Sustainability of Urban and Community Forests
pwiseman
0
110
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
9
740
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
38
2.7k
Introduction to Domain-Driven Design and Collaborative software design
baasie
1
570
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
55
3.2k
What's in a price? How to price your products and services
michaelherold
247
13k
Public Speaking Without Barfing On Your Shoes - THAT 2023
reverentgeek
1
300
Are puppies a ranking factor?
jonoalderson
1
2.6k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
333
24k
New Earth Scene 8
popppiees
1
1.4k
Practical Orchestrator
shlominoach
191
11k
Transcript
PHPerのための計算量入門 Ryo Tomidokoro PHPerKaigi 2019/3/30 @hanhan1978
よくあるコード例から 計算量を理解してみよう
例題 とあるウェブサービスを運営する会社の営業社員が会員 データの分析をするためのCSVファイルを作ります。 全ユーザのデータをDatabaseから取得して、各種付帯情 報を追加してCSVファイルを作成します。
コード例
コードの問題は何? 仕様は満たしている、動作も問題ない。しかし、データ の増大と共に問題を起こす可能性がある。 実際に、サンプルコードの負荷試験をして、データ量と 処理時間の関係を確認する。
データ件数と処理時間の関係
データ件数と処理時間の関係
この問題をどのように検出する? なるべく勘や経験に頼りたくはないが、何か良い方法は あるだろうか?
問題を検出する方法
◎負荷試験 人材や納期、品質向上への理解があるのであれば、本番 相当以上のデータ量を用意した負荷試験を行えば、確実に 検出することが可能 今までのエンジニア人生で、CIに負荷試験が組み込まれ ているのを見たことは稀…
静的解析 PHPStan, PHPMD等、試してみたが流石に計算量の問題点 は検出できない。
▲経験 好きなアプローチではないが、現状もっとも低コストで 現実的に実行できる対策はこれになってしまう。研修や教 育によって計算量に対して、意識を向けてもらうようにす る。
計算量視点を持つ いつものコーディングに、新しい視点として、計算量を 加えて見よう。
計算量とは?
2つの計算量 時間計算量(Time Complexity) プログラムの演算の回数 空間計算量(Space Complexity) プログラムが利用するメモリ使用量
時間計算量の測り方
単純な掛け算関数
単純な掛け算関数
単純な掛け算関数
すべてのアルゴリズムで厳密な時間計算量を 算出するのは大変です。 そこで、時間計算量の世界には便利な記法が あります。
O記法 (Big-O notation) 計算量の目安を表す便利な記法。O記法での表現によっ て、そのアルゴリズムがどんな時間計算量特性を持つのか を理解できる。 O(1), O(n), O(n^2), O(n*log
n) 括弧の中身が計算量のオーダーを表す
データ量と時間計算量特性の関係 [引用] 開発新卒に捧ぐ、基本のアルゴリズムと計算量 https://www.techscore.com/
アルゴリズムと計算量 アルゴリズム 計算量 バブルソート O(n^2) マージソート O(n * log n)
バイナリーサーチ O(log n)
計算量視点で最初の例を読み返す
コード例
コード例
コード例
計算量オーダーを下げる
改善例 ※ $purchased_usersのkeyとvalueを入れ替えておく
改善例
改善例
処理時間を再計測
データ件数と処理時間の関係(改善後)
データ件数と処理時間の関係(改善後)
計算量という視点を持つことで、プログラム が潜在的にもつ問題点を見つけることが出来 た。 ※ただし、データ量が少なければ問題ないこ とが多いので、無闇に計算量ばかり指摘するの はやめましょう。
in_arrayは遅いので、array_key_existsに書き換えて! 悪い指摘の仕方
このプログラムが処理するデータ量が3万件です。アル ゴリズムの計算量がO(N^2)なので、処理時間に懸念があり ます。念の為、負荷試験を追加で行ってもらって良いで しょうか? 良い指摘の仕方
おまけ
配列操作関数の計算量 O(1) O(n) O(n^2) array_key_exists array_key_first array_key_last array_push array_pop array_combine
array_flip array_keys array_map array_rand array_shift array_sum array_unique array_values arsort asort in_array array + array range array_fill array_intersect array_merge
Redisのドキュメント
参考図書 数学ガール4 乱択アルゴリズム (結城 浩) みんなのコンピューターサイエンス (Wladston Ferreira Filho) アルゴリズムとデータ構造 (近藤
嘉雪)
Thanks!! @hanhan1978 https://blog.hanhans.net Ryo Tomidokoro