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Significant slowdown on large files

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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
35/100
Tipo de issue
Refactorización
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
cpp
Área
performance

Línea de trabajo

Start by locating happly's list-property storage and getListProperty API, then profile parsing of the Lucy model from the Stanford repo to confirm the vector-allocation cost. Done means reducing large-file slowdown while preserving the existing list-property APIs and adding the proposed preallocated-list access without breaking backward compatibility.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

enhancement

The current version of happly is quite slow for large files compared to an home-brewed solution I cooked up. The profiler suggest that the problem is allocating many small vectors in list properties. On the Lucy model from the Stanford repo, happly takes about 16 seconds of which 7 are just vector allocs. My home-brewed solution takes half that time.

I propose the following changes:

  1. change the storage of list props from vector<vector<T>> data to three vectors for start, count and data std::vector<size_t> start; std::vector<uint8_t> count; vector<T> data;, where data has the concatenated list of elements, start has the starting index for each list and count contains the lists sizes
  2. in a backward compatible manner, add getListProperty(vector<array<T, N>>& data, vector<uint8_t>& count) to read the data in preallocated lists; maintain previous versions for backward compatibility

If this sounds good, I may even take a crack at it, but only if this feels right.

Lenguaje dominante
C++
Estrellas
406
Forks
74
Sin PR fusionados en 30 d

Guía de contribución

No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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