Современные языки программирования, библиотеки классов и управляемые среды времени выполнения позволили значительно повысить продуктивность написания программ. В то же время, избавляя программиста от необходимости задумываться о низкоуровневом распределении памяти, в котором нуждаются алгоритмы, они невольно создают предпосылки для написания неэффективного кода. Неэффективность кода может быть обусловлена причинами двоякого рода: 

1. Вычислительная неэффективность алгоритма. Этот вид неэффективности наблюдается в тех случаях, когда спроектированный вами алгоритм предусматривает интенсивные вычисления или выполнение большего количества циклов, чем это объективно необходимо, от чего можно было бы избавиться, используя более эффективные алгоритмы. В качестве классического примера можно привести сортировку массива данных. Иногда у вас может появляться возможность выбирать между несколькими возможными вариантами алгоритмов сортировки, отдельными частными случаями которых могут, например, быть алгоритмы "порядка N" (линейная зависимость времени вычислений от количества сортируемых элементов), "порядка N*Log(N)" (зависимость времени вычислений от количества сортируемых элементов отличается от линейной, но остается все же лучшей, чем экспоненциальная) или "порядка N^2" (экспоненциальная зависимость времени вычислений от количества сортируемых элементов). Кроме вышеперечисленных "порядков" возможно множество других (например, N^3). Выбор наиболее подходящего алгоритма зависит от объема данных, с которыми вы работаете, объема доступной памяти и ряда других факторов, например, от состояния рабочих данных. Отдельные стратегии, например, предварительная обработка данных перед отправкой их на устройство или хранение данных в формате, специфическом для использования памяти в качестве хранилища, способны обеспечить значительное повышение производительности алгоритма. Существует огромное количество компьютерной литературы, посвященной проектированию эффективных алгоритмов и оценке их быстродействия, поэтому никаких попыток более подробного анализа этих вопросов в данной книге не делается. Необходимо только отметить, что чем больше объем обрабатываемых данных, тем ответственнее необходимо отнестись к принятию решения относительно выбора вычислительного алгоритма. Во всех затруднительных случаях тщательно анализируйте алгоритм и обращайтесь к существующей литературе по этому вопросу. Очень часто оказывается так, что кто-то другой уже прошел этот путь, и вам остается лишь перенять их опыт.

2. Неэффективное распределение памяти. После того как вы определитесь со стратегией алгоритма, следующим фактором, от которого в значительной степени за висит производительность приложения, является способ реализации этого алгоритма. При этом едва ли не наибольшие усилия вы должны приложить к тому, чтобы избежать распределения лишних объемов памяти, особенно если память распределяется в циклах. В данном разделе этой книги основное внимание уделяется именно этому вопросу.

Вашей целью должно быть распределение "нулевых объемов памяти" внутри циклов в написанном вами коде. Существуют случаи, когда это является неизбежным, как, например, при построении дерева объектов, которое требует размещения в памяти новых узлов для помещения их в иерархическую структуру. Во многих других случаях эффективность приложения можно существенно повысить, тщательно анализируя распределение памяти для каждого объекта и рассматривая альтернативные решения. Чего, как правило, следует избегать — так это выполнения операций размещения объектов в памяти и удаления их из памяти внутри алгоритмических циклов.

Как и в реальной жизни, сор в программировании — это отходы производственной деятельности, которые должны выбрасываться. Обычно сор появляется в результате неряшливости и неаккуратности. Стремление к получению кратковременных удобств часто порождает долговременные проблемы. При создании в алгоритмах мусора в виде временных объектов, необходимости в которых на самом деле нет, работа приложения замедляется в результате воздействия непосредственных и косвенных факторов:

1. Непосредственные факторы. Каждый раз, когда вы создаете объект, перед его использованием должна быть распределена и инициализирована память. Это прямые предварительные расходы, которые должен оплатить ваш алгоритм.

2. Косвенные факторы. После того как приложение освободило объект, он становится "мусором" Этот мусор накапливается в приложении, пока его не соберется так много, что для последующего распределения памяти для новых объектов потребуется ее предварительная очистка от старых. Конечно же, именно это и называется сборкой мусора. На сборку мусора уходит определенное время, и если мусора много, то эта операция заметно затормозит работу вашего приложения. Чем больше вы сорите, тем больше накапливается мусора и тем чаще приходится тратить время на уборку!