မြန်မာဘာသာ
မြန်မာဘာသာ
PHP တွင် IS_NAN () function ကိုတန်ဖိုးသည် "Non-Non Non မဟုတ်, နံပါတ်မဟုတ်သည့်) ဖြစ်သည်ကိုရှာဖွေရန်အသုံးပြုသည်။ ဤလုပ်ဆောင်မှုကိုများသောအားဖြင့်ကိန်းဂဏန်းတွက်ချက်မှုများသို့မဟုတ်အပြောင်းအလဲနဲ့တွင်မကြာခဏအသုံးပြုလေ့ရှိပြီးတွက်ချက်မှုအမှားများသို့မဟုတ်မမှန်ကန်သောရလဒ်များရှိမရှိစစ်ဆေးရန်လိုအပ်သည်။ ကိစ္စရပ်အများစုတွင်၎င်း၏လုပ်ငန်းများကိုထိရောက်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်သော်လည်းအက်ပလီကေးရှင်းတစ်ခုလုံး၏စွမ်းဆောင်ရည်ကိုအကျိုးသက်ရောက်စေသည့်အခါကြီးမားသောအချက်အလက်များ (Massion Data's) ၏ထိရောက်မှုကိုအကျိုးသက်ရောက်သည့်အခါ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်သည်အမြင့်ဆုံးအနေဖြင့်ပိတ်ဆို့မှုဖြစ်လာနိုင်သည်။ ဤဆောင်းပါးသည် IS_NAN () function ကိုအကြီးစားအချက်အလက်အပြောင်းအလဲများကိုကြုံတွေ့ရနိုင်သည့်စွမ်းဆောင်ရည်ပြ problems နာများကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာလိမ့်မည်။
IS_NAN () PHP တွင် built-in function တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ function သည် nan (နံပါတ်မဟုတ်) သည် nan (နံပါတ်မဟုတ်) ဟုတ်မဟုတ်ဆုံးဖြတ်ရန်ဖြစ်သည်။ ဤတန်ဖိုးသည်များသောအားဖြင့် floating တွက်ချက်မှုကာလအတွင်းတွေ့ရှိရသည်။ ဥပမာအားဖြင့် 0 ကို 0 ကို 0 င်သောအခါသို့မဟုတ်စတုရန်းအမြစ်သည်အနှုတ်လက်ခဏာနံပါတ်ဖြစ်ပါက Nan ကိုပြန်ယူလိမ့်မည်။
$value = sqrt(-1); // ပြန်လာ NaN
var_dump(is_nan($value)); // ထုတ်လုပ်ခြင်း bool(true)
IS_NAN () function ကိုအခြေခံအသုံးပြုခြင်းသည် variable ကိုတိုက်ရိုက်ဖြတ်ကျော်ပြီး Boolean value ကိုပြန်ပေးရန်ဖြစ်သည်။ variable ကို နန် ဖြစ်ပါတယ်လျှင် စစ်မှန်တဲ့ ပြန်လာ,
PHP တွင် IS_NAN () function () function ကိုကိုယ်တိုင်ကိုယ်ကျအကောင်အထည်ဖော်သည်။ သို့သော်နန်နာကန္တာရအမြောက်အမြားကိုစစ်ဆေးရန်လိုအပ်ပါကအထူးသဖြင့်ကြီးမားသောအချက်အလက်များအားမြို့ပတ်ရထားလုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုတွင် is_nan () ၏စွမ်းဆောင်ရည်သည်အောက်ပါအချက်များကြောင့်အကျိုးသက်ရောက်နိုင်သည်။
မကြာခဏခေါ်ဆိုမှု - ကြီးမားသောဒေတာအစုများအတွက်, အကယ်. IS_NAN () function ကိုဆုံးဖြတ်ရန်အချိန်တိုင်းတိုင်းတာ 0 ယ်ပါက၎င်းသည်အချို့သောစွမ်းဆောင်ရည်ကျဆင်းမှုကိုဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ အထူးသဖြင့်ဒေတာပမာဏသည်အလွန်ကြီးမားသောကြောင့်မကြာခဏဆိုသလို function calls များသည် Execute Time Command ကိုတိုးမြှင့်ပေးလိမ့်မည်။
မှတ်ဉာဏ်နှင့်ပရိုဆက်ဆာ overhead : ဒေတာအမှတ်တစ်ခုချင်းစီအတွက်အပိုနာရီကဗျာများသည်မှတ်ဥာဏ်နှင့်ပရိုဆက်ဆာအရင်းအမြစ်များကိုစားသုံးသည်။
ဒေတာအမျိုးအစားများမကိုက်ညီပါ - ဒေတာအမျိုးအစားများသည် (ကိန်းဂဏန်းများ, ရေပေါ်အမှတ်အသားများနှင့်ကြိုးများပါ 0 င်သည်) ဟုခေါ်သောအရာ (ကိန်းဂဏန်းများပါ 0 င်ခြင်း) ဟုခေါ်ဆိုမှုသည်ပြောင်းလဲခြင်းနှင့်ထိရောက်မှုကိုလျှော့ချခြင်းကြောင့်အပိုဆောင်း overhead ဖြစ်စေနိုင်သည်။
is_nan () ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကိုတိုးတက်စေရန်အကြီးစားအချက်အလက်အပြောင်းအလဲအတွက်လုပ်ဆောင်မှုကိုတိုးတက်စေရန်အတွက်အောက်ပါတို့သည်အကောင်းဆုံးသောအကြံပြုချက်များဖြစ်သည်။
ဒေတာများတွင်ပါ 0 င်သည့်အချက်အလက်အများစုမှာနံပါတ်များ (သို့) တိကျသောဒေတာအမျိုးအစားများဖြစ်သည်ကိုကျွန်ုပ်တို့သိပါက IS_NAN မခေါ်မီ filtering ကိုလုပ်ဆောင်သင့်သည်။ ဒေတာအမျိုးအစားကိုကြိုတင်မဲပြုလုပ်ခြင်းအားဖြင့်မလိုအပ်သော is_nan () စစ်ဆေးမှုများကိုစစ်ဆေးရန်မလိုအပ်သည့်ကိန်းဂဏန်းမဟုတ်သောအမျိုးအစားများပေါ်တွင်စစ်ဆေးမှုများကိုရှောင်ရှားနိုင်သည်။
foreach ($data as $value) {
if (is_numeric($value) && is_nan($value)) {
// ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းသည် NaN အဘိုး
}
}
အချက်အလက်အမြောက်အများကိုပြုပြင်သည့်အခါ is_nan () ကို ကွပ်မျက်မှုတစ်ခုတည်းသည်လုံလောက်မှုမရှိနိုင်ပါ။ Proustain Proustaining Proustoming Proustaining ကိုစဉ်းစားရန်သို့မဟုတ်စွမ်းဆောင်ရည် overhead ကိုမျှဝေရန်အခြားအပြိုင်အဆိုင်နည်းလမ်းများကိုထည့်သွင်းစဉ်းစားရန်ဖြစ်နိုင်သည်။
$batchSize = 1000;
$dataChunks = array_chunk($data, $batchSize);
foreach ($dataChunks as $chunk) {
foreach ($chunk as $value) {
if (is_nan($value)) {
// ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းသည် NaN အဘိုး
}
}
}
ဖြစ်နိုင်လျှင် is_nan () ကို အခြားပိုမိုထိရောက်သောထုံးစံဓလေ့ထုံးတမ်းဆိုင်ရာတရားစီရင်ခြင်းယုတ္တိဗေဒဖြင့်အစားထိုးနိုင်သည်။ ဥပမာ Nan Nan ၏တန်ဖိုးကိုတိုက်ရိုက်ရှာဖွေခြင်းသည် built-in function များကိုခေါ်ဆိုခြင်းထက်ပိုမိုထိရောက်နိုင်သည်။
function isNaN($value) {
return $value !== $value; // NaN မတူဘူး NaN
}
foreach ($data as $value) {
if (isNaN($value)) {
// ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းသည် NaN အဘိုး
}
}
ဤနည်းလမ်းသည်တန်ဖိုးများကိုသူတို့ကိုယ်တိုင်နှိုင်းယှဉ်ခြင်းအားဖြင့် NAC တန်ဖိုးကိုလျင်မြန်စွာအသိအမှတ်ပြုသည်။
အကယ်. device nan တန်ဖိုးများသည်ဒေတာများတွင်တည်ရှိပြီးဤနန်တန်ဖိုးများကိုပြုပြင်ပြောင်းလဲခဲ့ပါကတူညီသောနန်ကိုထပ်ခါတလဲလဲရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းကိုရှောင်ရှားရန်ကြိုးစားပါ။ အပိုဆောင်းဒေတာအဆောက်အအုံများကိုပြုပြင်ထားသောတန်ဖိုးများကိုအမှတ်အသားပြုရန်, မလိုအပ်သောစစ်ဆေးမှုများကိုလျှော့ချရန်အသုံးပြုနိုင်သည်။
အချက်အလက်များကိုပြုပြင်ခြင်းတွင်ဒေတာဘေ့စ်များသို့မဟုတ်အခြားသိုလှောင်မှုပုံစံများပါ 0 င်ပါကအချက်အလက်ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံနှင့်အညွှန်းရှာဖွေရန်အတွက်အချက်အလက်များအနေဖြင့်ပြုပြင်ခြင်းအတွင်းစွမ်းဆောင်ရည်ဖိအားကိုထိရောက်စွာလျှော့ချနိုင်သည်။ ဒေတာသိုလှောင်မှုနှင့်စုံစမ်းမှုဖွဲ့စည်းပုံကိုတိုးတက်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းအားဖြင့်မလိုအပ်သောအချက်အလက်များတင်ခြင်းနှင့်တွက်ချက်မှုများကိုလျှော့ချနိုင်သည်။
သင်၏လျှောက်လွှာဇာတ်လမ်းသည်စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားသောလိုအပ်ချက်များရှိပါကပိုမိုထိရောက်သောတတိယပါတီစာကြည့်တိုက်များသို့မဟုတ်တိုးချဲ့ခြင်းများကိုအသုံးပြုရန်စဉ်းစားပါ။ ဥပမာအားဖြင့် C-extended GMP သို့မဟုတ် BCMATH စာကြည့်တိုက်များကိုအသုံးပြုခြင်းသည်ပိုမိုထိရောက်သောသင်္ချာစစ်ဆင်ရေးများနှင့်စစ်ဆေးမှုများကိုပြုလုပ်နိုင်သည်။
ကျွန်ုပ်တို့တွင်ကျွန်ုပ်တို့တွင်ကိန်းဂဏန်းတွက်ချက်မှုများပြုလုပ်ရန်လိုအပ်သည့်ဇာတ်လမ်းတစ်ပုဒ်ရှိသည်ဆိုပါစို့။
// ငါတို့မှာရှိတယ်ဆိုပါစို့10000နံပါတ်များတစ်ခုခင်းကျင်း
$data = generate_large_data_set(10000);
// 分批ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းသည်，避免一次性ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းသည်过多数据
$batchSize = 1000;
$dataChunks = array_chunk($data, $batchSize);
foreach ($dataChunks as $chunk) {
foreach ($chunk as $value) {
if (is_numeric($value) && $value !== $value) { // ဉပုသ် NaN တရားစီရင်ချက်
// ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းသည် NaN အဘိုး
}
}
}
အသုတ်အပြောင်းအလဲနှင့် နယ်နိမိတ် ဖြင့်တိုက်ရိုက်စီရင်ခြင်းဖြင့်ကျွန်ုပ်တို့သည်အထူးသဖြင့်အကြီးစားအချက်အလက်များတွင်အပြောင်းအလဲများစွမ်းဆောင်ရည်ကိုသိသိသာသာတိုးတက်အောင်လုပ်နိုင်သည်။
IS_NAN () function ကို PHP တွင်အဆင်ပြေသော်လည်း PHP တွင်အဆင်ပြေသော nan စစ်ဆေးခြင်း function ကိုထောက်ပံ့သည်။ ကြီးမားသောအချက်အလက်များပြုပြင်ခြင်းတွင်အလွန်အမင်းလုပ်ဆောင်မှုခေါ်ဆိုမှုများသည်စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားခြင်းဖြင့်ပြုလုပ်နိုင်သည်။ ဒေတာအမျိုးအစားများကို ကြိုတင်. ထုတ်ယူခြင်း, အချက်အလက်များကိုဖြည့်စွက်ခြင်း,
