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コードの最適化

最適化の心得

最適化では、動作を変えずにパフォーマンスを改善します。必ず前後で測定してください。

基本ルール

1. まず測定する：ベンチマークなしで最適化しないでください
2. 推測する前にプロファイルする：実際のボトルネックを特定してください
3. 適切な対象を最適化する：クリティカルパスに注力してください
4. 最適化後に測定する：最適化が効果を発揮したことを確認してください

ワークフロー

• ベンチマーク：パフォーマンス指標のベースラインを確立します
• プロファイル：実際のボトルネックを特定します
• 仮説を立てる：どの最適化が効果的でしょうか？
• 実装する：変更を加えます
• 測定する：改善を確認します
• 記録する：最適化の内容と結果を記録します

よくある最適化

アルゴリズムの計算量

• O(n²) を O(n log n) または O(n) に置き換えます
• 適切なデータ構造を使用します（検索には Set、キーと値の組には Map）

キャッシュ

// Memoization
const cache = new Map<string, Result>();

function expensiveCalculation(input: string): Result {
  if (cache.has(input)) {
    return cache.get(input)!;
  }
  const result = /* expensive work */;
  cache.set(input, result);
  return result;
}

データベースクエリ

• 頻繁にクエリされる列にインデックスを追加します
• N+1 クエリを避けます（イーガーローディングを使用します）
• 大きな結果セットにはページネーションを使用します

メモリ

• ループ内で不要なオブジェクトを作成しないようにします
• 大きなファイルにはストリーミングを使用します
• 使用後は参照を解放します

プロファイリングツール

# Node.js
node --prof app.js
node --prof-process isolate-*.log

# Python
python -m cProfile -s cumtime script.py

# Go
go test -bench=. -cpuprofile=cpu.prof
go tool pprof cpu.prof

避けるべきアンチパターン

• 早すぎる最適化（ベンチマークなし）
• マイクロ最適化（影響がわずか）
• 実行頻度の低いパスの最適化
• わずかな効果のために可読性を犠牲にする