Как память и скорость программы связаны с веб-браузером, например, с хромом?

В последнее время я играл с теоремой Рамси для R (5,5). Здесь вы можете увидеть некоторые примеры предыдущих попыток: http://zacharymaril.com/thoughts/constructionGraph.html Сущность: найти все k4 в графе/его дополнении, а затем соединить другую точку таким образом, чтобы не было сформировано ни одного k5 (я знаю с одним типом выбора, математически становится невероятным, что вы получите прошлое 14. Но есть способы вокруг этого выбора, и я получил его, чтобы он работал до 22-23, не удаляя мой браузер.)

С новыми идеями я начал играть с хранением информации от партии до партии. Текущий график построения проходит и ищет все k4 в графе каждый раз, когда он видит график. Я думал, что это было излишним, так как k4 останется прежним на предыдущем графике, и только новые k4 могут появиться в соединениях, созданных добавлением новой точки. Если вы сохраняете предыдущий k4 каждый раз, когда вы их находите, а затем выполняете поиск только в границах границ, которые были недавно созданы, вы уменьшаете количество сравнений, которые вы должны выполнить (n 4) до (n-1 3).

Я сделал попытку реализовать эту последнюю ночь и заставил ее работать без очевидных ошибок. Хотя я собираюсь вернуться после этого и расчесывать его для любых проблем, новый метод делает программу намного медленнее. Раньше программа только удваивалась с точки зрения времени, необходимого для выполнения всех сравнений. Теперь, это происходит в том, что выглядит факториальным временем. Я вернулся и попытался выявить любые очевидные ошибки, но мне интересно, могла ли новая зависимость от памяти полностью замедлить работу.

Итак, с этим длинным вступлением, мой главный вопрос заключается в том, как память и скорость программы связаны с веб-браузером, таким как хром? Я замедляю программу, сохраняя кучу маленьких графиков вокруг объектов JSON? Разве не важно, сколько памяти я занимаю с точки зрения скорости? Где я могу узнать больше о связи между ними? Есть ли книга, которая могла бы лучше объяснить это?

Спасибо за любые советы или ответы. Извините за всю длину этого: я все еще хорошенько похоронен в этой идее, и ее трудно объяснить в ближайшее время.

Изменить: Вот два веб-страницы, которые показывают каждый алгоритм, С сохранением предыдущих находок: http://zacharymaril.com/thoughts/constructionGraph.html

Без сохранения предыдущей находки: http://zacharymaril.com/thoughts/Expanding%20Frontier/expandingFrontier.html

Оба они лучше всего просматриваются в Chrome. Это браузер, который я использовал для этого, и если вы откроете панель dev с помощью ctrl shift я и введите "times", вы можете увидеть коллекцию всех времен и до сих пор.

Ответ 1

Память и скорость программы не тесно взаимосвязаны.

Простые примеры:

Компьютер с почти без бара, но лот пространства на жестком диске будет измельчение жесткого диска для виртуальных Память. Это замедлит работу поскольку жесткие диски значительно медленнее, чем баран.
Выстроенный компьютер всех барана не собирается делать то же самое. Он не должен идти на жесткий диск, поэтому он будет оставаться быстрее.
Кэширование обычно занимает много ОЗУ. Он также значительно увеличивается скорость приложения. Это как работает memcache.
Алгоритм может занять много времени, но использовать очень маленький баран. Подумайте о программа, которая пытается вычислить PI. Это никогда не закончится, но нужно очень маленький баран.

В общем, чем меньше вы используете (минус кэширование), тем лучше, потому что меньше шансов, что вы столкнетесь с ограничениями, налагаемыми другими процессами.

Если у вас есть программа, которая занимает много времени, чтобы рассчитать элементы, которые будут снова указаны. Имеет смысл кэшировать их память, поэтому вам не нужно пересчитывать их.

Вы можете смешать их, добавив тайм-ауты в кешированные элементы. Каждый раз, когда вы добавляете другой элемент в кеш, вы проверяете его там и удаляете те, к которым не удалось получить доступ через какое-то время. "Некоторое время" определяется вашей потребностью.