Resultatimplikasjonene av å bruke push kontra konkat i store matriser oppstår først og fremst fra de forskjellige måtene disse metodene håndterer sammenslåing eller elementtilsetning, så vel som deres underliggende minnehåndtering og beregningsmessig overhead.
Når du bruker matrise. For sammenslåing av matriser innebærer dette ofte et mønster som bruk av Apply eller spredningsoperatøren for å skyve flere elementer på en gang - for eksempel array.prototype.push.apply (arr1, arr2). Denne tilnærmingen endrer den originale matrisen på plass og utfører generelt i lineær tid, O (n), der n er antall elementer som skyves. Årsaken er at push typisk legger elementer til slutten av den eksisterende matrisen uten å lage en ny matrise eller kopiere hele innholdet gjentatte ganger. På grunn av denne mutasjonen på stedet, minimeres hukommelsesoverhead, og metoden utnytter ofte optimaliserte sammenhengende minneblokker og cache-lokalitet, noe som reduserer kostnadene for minnetilgang.
I kontrast endrer ikke array.concat de originale matriser. I stedet oppretter det en ny matrise som inneholder elementene i de originale matriser sammen. Opprette denne nye matrisen innebærer å tildele minne for den kombinerte størrelsen på matriser og kopiere elementer fra begge kildekrura til dette nylig tildelte rommet. Denne kopieringen introduserer en overhead som generelt er proporsjonal med størrelsen på begge matriser, noe som gjør operasjonens tidskompleksitet O (M + N), der M og N er størrelsene på matriser som blir sammenkoblet. Opprettelsen av en ny matrise og kopiering av data resulterer i økt minnebruk og større sannsynlighet for å utløse søppelinnsamling, spesielt merkbar med veldig store matriser.
Benchmark -tester viser konsekvent at push kan være betydelig raskere enn Concat for operasjoner som involverer sammenslåing eller tilsetning av et stort antall elementer. For eksempel demonstrerte en målestokk at for sammenslåing av matriser med tusenvis av elementer gjentatte ganger, var push omtrent 945 ganger raskere enn sammensatt i krom og enda raskere i Firefox. Denne enorme forskjellen stammer fra Concats oppførsel av å lage en ny matrise og kopiere data gjentatte ganger, mens push vokser det eksisterende utvalget mer trinnvis og på plass, og unngår gjentatte minnefordelinger.
Imidlertid kan disse ytelsesegenskapene variere avhengig av bruksscenarier. Hvis målet er en enkelt sammenkobling av to veldig store forhåndsfordelte matriser, kan Concat fungere relativt bra siden det tildeler en gang og gjør kopien en gang. I slike tilfeller kan Pushs en-til-en eller batch-append-tilnærming forårsake flere omfordelinger eller kopiere internt, noe som kan redusere dens teoretiske fordel. Ikke desto mindre, for gjentatt sammenslåing eller å legge til mange elementer på tvers av mange matriser, har push en tendens til å bli amortisert o (1) per tillegg fordi matriser ofte tildeler minne geometrisk (doblingskapasitet når de er overskredet), noe som gjør det svært effektivt totalt sett.
Fra et minneperspektiv betyr pushs mutasjon på stedet sjeldnere tildelinger og potensielt mindre belastning på minnesystemet. Concat -metoden, som krever nye tildelinger og kopierer data over på nytt, understreker minne og hurtigbuffer mer, spesielt for store matriser. Denne situasjonen resulterer i konkatoperasjoner som muligens overskrider CPU-cache-grenser, noe som fører til langsommere minnetilgangstider på grunn av hente data fra hurtigbuffer med høyere latens eller hovedminne gjentatte ganger. Push, Unngå omganger på data som allerede er i matrisen, kan utnytte cache lokalitet bedre.
Det skal bemerkes at push endrer den opprinnelige matrisen mens Concat bevarer uforanderlighet ved å returnere en ny matrise. Denne forskjellen er viktig i applikasjonsdesign, men påvirker også ytelsen. Uforanderlige sammenkoblinger med Concat garanterer ingen bivirkninger, men betaler prisen på ekstra minne og kopiering, mens push handler av uforanderlighet for hastighet ved å endre kildeoppstillingen direkte.
Noen nyanser inkluderer at JavaScript -motorer kan optimalisere disse operasjonene annerledes basert på konteksten og kompleksiteten. For eksempel optimaliserer motorer faste typer eller små matriser mer aggressivt. Concats metodesignatur støtter også å legge til flere matriser og verdier samtidig (Â overbelastede signaturer), som krever interne flating og kopiering av trinn som legger over hodet, mens skyv enkelt legger til elementer uten slik flating.
Når det gjelder søppelinnsamling, kan hyppige tildelinger involvert i Concat øke arbeidsmengden for søppelinnsamling fordi gamle matriser blir kastet etter kopiering. Dette kan føre til pauser eller ytelsesdråper i scenarier med høy tildeling. Push's Growing Et eksisterende utvalg reduserer frekvensen av tildelinger og dermed søppelsamlingen overhead.
Totalt sett innebærer det å velge mellom push og concat en avveining mellom hastighet (push) og uforanderlighet/bekvemmelighet (concat). For operasjoner på store matriser med ytelse som prioritet, er push generelt den foretrukne metoden på grunn av den mer effektive minnehåndteringen og lavere overhead. Concat's overhead fra array -oppretting og kopiering blir veldig kostbart etter hvert som arraystørrelsene øker. I scenarier der uforanderlighet er kritisk, brukes Concat til tross for ytelsesstraffen.
Oppsummert viser push typisk bedre ytelse og lavere minneoverhead sammenlignet med Concat i sammenheng med store matriser på grunn av modifisering på stedet, amortisert konstant tidsvedlegg og redusert kopiering. Concat lider av ekstra minnetildelinger og kopieringskostnader fordi det oppretter en ny matrise hver gang det kalles, noe som påvirker både tid tatt og minnebruk, spesielt med veldig store matriser. Disse forskjellene blir forstørret når de smelter sammen mange matriser eller håndterer massive datasett, der push kan være hundrevis til tusenvis av ganger raskere enn samt i henhold til benchmarks. Avhengig av brukskontekst og motoroptimaliseringer, kan disse generelle mønstrene imidlertid ha unntak og bør vurderes ved siden av behovet for uforanderlighet og vedlikeholdbarhet.