العلامات الشائعة：
الافتراضية أمان DNS التحقق الرسمي تحليل قابلية الوصول أخطاء المترجم تضارب الماكرو امتدادات الويب إطار عمل تطوير كومودور 64 بياسيك 2.0 جميع العلامات

سوء فهم أقوال كنوث: "التحسين المبكر هو أصل كل شر"

2025-06-30
سوء فهم أقوال كنوث:

تتناول هذه المقالة المعنى الحقيقي للقول المشهور لدونالد كنوث: "التحسين المبكر هو أصل كل شر". من خلال تحليل أمثلة من ورقة كنوث حول استخدام جمل goto وتنفيذ المجموعات المتعددة، يوضح الكاتب أن هذا القول لا يثبط تمامًا التحسينات الصغيرة. تُظهر التجارب التي تقارن بين التنفيذات المختلفة أن حتى التحسينات الطفيفة (مثل فك دورات التكرار) قد تحقق مكاسب كبيرة في الأداء للرموز الحرجة ووظائف المكتبات المستخدمة بشكل متكرر، وهذا يتوقف على نتائج اختبارات الأداء. يدعو الكاتب في النهاية إلى استخدام وظائف مكتبات قياسية مُحسّنة جيدًا لتجنب جهود التحسين غير الضرورية والاستفادة من قدرات تحسين المُترجمين الحديثة.

اقرأ المزيد
(probablydance.com)
التطوير

تهيئة التجزئة باستخدام أرقام فيبوناتشي: تحسين مفاجئ وسريع جداً لجدول التجزئة

2025-04-16
تهيئة التجزئة باستخدام أرقام فيبوناتشي: تحسين مفاجئ وسريع جداً لجدول التجزئة

تتناول هذه المقالة تقنية تهيئة التجزئة باستخدام أرقام فيبوناتشي، وهي طريقة لربط قيم التجزئة بمواقع في جدول التجزئة من خلال الاستفادة من خصائص النسبة الذهبية. تُظهر الاختبارات المعيارية أنها تتفوق بشكل كبير على عمليات الباقي التقليدية مع الأعداد الصحيحة، حيث توفر عمليات بحث أسرع وقدرة تحمل أفضل ضد الأنماط المدخلة الإشكالية. يشرح الكاتب الرياضيات الكامنة وراء ذلك ويُظهر مزاياها، مُسلطاً الضوء على كيفية معالجتها لضيق الحلقات في الأداء الشائعة في تنفيذ جداول التجزئة. بالرغم من أنها ليست دالة تجزئة مثالية، إلا أن تهيئة التجزئة باستخدام أرقام فيبوناتشي تتفوق في ربط الأعداد الكبيرة بالنطاقات الأصغر، مما يجعلها تحسيناً قيماً لإنشاء جداول تجزئة فعالة.

اقرأ المزيد
(probablydance.com)
التطوير تهيئة التجزئة بأرقام فيبوناتشي

تقريب ضرب الأعداد العائمة باستخدام معالجة البتات: خدعة ذكية

2025-02-13
تقريب ضرب الأعداد العائمة باستخدام معالجة البتات: خدعة ذكية

تستكشف هذه المقالة طريقة ذكية لتقريب ضرب الأعداد العائمة باستخدام معالجة البتات. يتضمن النهج تحويل الأعداد العائمة إلى أعداد صحيحة، وإضافتها، وضبط الأس، ثم إعادة التحويل إلى عدد عائم. على الرغم من أن هذه الطريقة تفشل بشكل كارثي في حالة تجاوز سعة الأس أو نقصانها، إلا أن دقتها جيدة بشكل مدهش في معظم الحالات، حيث تبقى ضمن 7.5% من النتيجة الصحيحة. يتعمق الكاتب في المبادئ الكامنة وراء ذلك، موضحًا سبب تقريب عملية الجمع البسيطة لعملية الضرب. على الرغم من أنها قد تكون أقل كفاءة من ضرب الأعداد العائمة الأصلي في الممارسة العملية، إلا أن بساطتها وإمكانية توفير الطاقة في سيناريوهات محددة تجعلها استكشافًا مثيرًا للاهتمام.

اقرأ المزيد
(probablydance.com)
التطوير خوارزمية التقريب