تحسين

عندما تواجه رسالة تحذير من نظام التشغيل بأن التطبيق قد يبطئ جهاز iPhone الخاص بك، فإن ذلك يُشير إلى أن هناك مشكلة تتعلق بالأداء أو التوافق. قد تكون هذه المشكلة ناتجة عن استخدام تقنيات أو ميزات غير متوافقة مع إصدارات iOS الحديثة أو الأجهزة القديمة.

على الأرجح، الرسالة تظهر بسبب تضمينك للعمارات (architectures) التي تدعم الأجهزة ذات المعالجات بنواة 32 بت، مثل iPhone 5s والأجهزة الأقدم. فالأجهزة ذات المعالجات بنواة 32 بت تعتبر قديمة نسبيًا وقد تجد صعوبة في تشغيل التطبيقات الحديثة بكفاءة.

من المهم أولاً التأكد من أن التطبيق الخاص بك مُحدث بأحدث الإصدارات وأن جميع المكتبات والإضافات متوافقة مع iOS الحديث. ثم، يمكنك محاولة بعض الخطوات التالية:

1. تحديث الكود والمكتبات: تأكد من أن التطبيق مُحدث بأحدث إصدار من لغة البرمجة والمكتبات المستخدمة. قد يكون هناك تحسينات في الأداء أو التوافق.

2. تحديث تكوين البناء: تأكد من إعدادات البناء للتأكيد على دعم العمارات المناسبة للأجهزة الحديثة.

3. التحقق من استخدام الموارد: قد تكون المشكلة تتعلق بكثافة استخدام الموارد مثل الذاكرة أو البروسيسور، فتأكد من استخدام الموارد بكفاءة وتحسين أي عمليات تستهلك موارد كثيرة.

4. اختبار التوافق: قم بعمل اختبارات على أجهزة مختلفة، بما في ذلك الأجهزة القديمة، للتأكد من أن التطبيق يعمل بشكل سلس على جميع الأجهزة المدعومة.

5. مراجعة التوثيق: تأكد من متابعة وثائق مطوري Apple بشأن أفضل الممارسات لتطوير التطبيقات والتأكد من التوافق مع آخر التغييرات في نظام التشغيل.

إذا استمرت المشكلة، قد تحتاج إلى مراجعة وتحليل تقارير الأخطاء والإشكاليات المُسجلة من أجل تحديد المشكلة بدقة وإيجاد حلاً دائمًا.

في النهاية، يجب أن تسعى إلى تحسين تجربة المستخدم وتوافق التطبيق مع جميع الأجهزة المدعومة، بما في ذلك الأجهزة القديمة، لضمان تجربة مستخدم سلسة وخالية من المشاكل.

بالطبع، السعي إلى تحسين تجربة المستخدم وتوافق التطبيق مع جميع الأجهزة يعتبر أمراً حيوياً لضمان نجاح التطبيق واستمراريته في السوق المتزايدة بسرعة. ولكن، هناك بعض النقاط الأساسية التي يجب الانتباه لها لتجنب رسائل التحذير وتحسين أداء التطبيق.

أولاً، من الضروري فهم أنظمة التشغيل وتحديثاتها. يجب أن يكون المطور على دراية بالتغييرات التي تطرأ على أنظمة التشغيل، ومتطلبات التوافق الجديدة التي يمكن أن تؤثر على تطبيقه. يُفضل مراجعة توثيق Apple المحدث باستمرار لضمان توافق التطبيق مع أحدث إصدارات iOS.

ثانياً، يجب تحسين أداء التطبيق عبر تنفيذ أفضل الممارسات في تطوير البرمجيات. يمكن استخدام تقنيات مثل التحميل التدفقي للبيانات، وتقليل استخدام الذاكرة، وتحسين استجابة واجهة المستخدم، وتقليل استهلاك البطارية.

ثالثاً، يُنصح بإجراء اختبارات شاملة للتأكد من توافق التطبيق مع مختلف الأجهزة والإصدارات. يمكن استخدام أدوات الاختبار التلقائي لتحديد المشاكل المحتملة في وقت مبكر وتصحيحها.

رابعاً، يُعد التفاعل مع المجتمع المطور والمشاركة في المنتديات والمجتمعات التقنية أمراً مفيداً. يمكن أن يساعد التواصل مع المطورين الآخرين في تبادل الخبرات والحصول على حلول لمشكلات مشتركة.

وفي النهاية، يجب أن يكون المطور مستعداً لإجراء التحسينات والتعديلات اللازمة بشكل مستمر. فالعمل على تحسين التطبيق وتحديثه بانتظام يساعد في الحفاظ على جودة وأداء التطبيق على المدى الطويل وضمان تجربة مستخدم ممتازة.

الخطأ الذي تواجهه ينبع من استخدامك لسلسلة نصية كمفتاح للوصول إلى العناصر في مصفوفة، وهذا يتسبب في تنبيه المترجم بأنه غير قادر على تحديد نوع العنصر الذي تعوده بشكل آمن. عندما تقوم بالوصول إلى عنصر في مصفوفة باستخدام سلسلة نصية كمفتاح، يفترض TypeScript تحديد النوع الخاص بالعنصر المرجعي باستخدام النوع “any”، وهو نوع غير محدد.

الحل الذي اقترحه الشخص الذي تحدثت معه صحيح، وهو استخدام الخريطة بدلاً من مصفوفة. الخرائط تسمح لك باستخدام أي نوع من البيانات كمفتاح، بما في ذلك السلاسل النصية، وتوفر أداءً أفضل ومرونة أكبر في التعامل مع البيانات.

لتحويل تعريفك من مصفوفة إلى خريطة، يمكنك القيام بالخطوات التالية:

أولاً، استبدل تعريف الخاصية applicationsByState من مصفوفة إلى خريطة. يمكنك فعل ذلك باستخدام النوع Map المدمج في TypeScript.

typescriptCopy code
private applicationsByState: Map<string, any> = new Map<string, any>();

ثم، عندما تحتاج إلى إضافة عناصر جديدة إلى الخريطة، استخدم الطريقة set(key, value).

typescriptCopy code
this.applicationsByState.set(state, yourValue);

وعندما تحتاج إلى الوصول إلى قيمة معينة، استخدم الطريقة get(key).

typescriptCopy code
const value = this.applicationsByState.get(state);

باستخدام الخرائط، لن تواجه المشكلة التي كنت تواجهها مع المصفوفة، حيث يمكنك استخدام السلاسل النصية كمفاتيح بدون الحاجة إلى تحويلها إلى نوع any. كما أنها تجعل التعامل مع البيانات أكثر وضوحًا وأمانًا، وتساعد في تجنب الأخطاء الشائعة المتعلقة بتحديد الأنواع في TypeScript.

بالطبع، سأكمل المقال لمساعدتك في فهم المفاهيم بشكل أكبر وتحقيق الهدف المطلوب.

بمجرد تحويلك لاستخدام الخرائط بدلاً من المصفوفات، ستستفيد من فوائد عدة، بما في ذلك:

1. تحسين الأداء: الخرائط توفر أداءً أفضل عند الوصول إلى البيانات، خاصة عندما يكون لديك كميات كبيرة من البيانات. هذا يرجع إلى طريقة تخزين البيانات في الخرائط وتنظيمها، مما يجعل عمليات البحث والوصول إلى العناصر أسرع.

2. سهولة التعامل مع المفاتيح النصية: بالنسبة لتطبيقك، حيث أنك تستخدم الولوج إلى العناصر بواسطة النص، فإن استخدام الخرائط يجعل هذا الأمر مباشرًا دون الحاجة إلى تحويل أو استخدام أنواع ديناميكية مثل any، مما يزيد من قراءة الكود ويجعله أكثر وضوحًا.

3. التأكد من صحة البيانات: باستخدام الخرائط، يمكنك تحديد نوع المفتاح والقيمة التي تخزنها، مما يعني أنك تستطيع ضمان أن البيانات التي تستخدمها في التطبيق متوافقة مع الأنواع المحددة وتلبي متطلبات التطبيق.

4. الكشف عن الأخطاء في وقت التصميم: TypeScript يمكنه الآن تحديد الأخطاء المحتملة في وقت التصميم بناءً على الأنواع المحددة في الخريطة. هذا يساعدك على اكتشاف الأخطاء وتصحيحها قبل تنفيذ التطبيق، مما يوفر لك الوقت والجهد في عملية التطوير.

مع استخدام الخرائط، ستحسن من جودة وأداء تطبيقك وستجعل الكود أكثر وضوحًا وصيانة، وستتمكن من التعامل مع البيانات بشكل أكثر فعالية وأمانًا. تأكد من مراجعة الأمثلة العملية والتعليمات الخاصة بالخرائط في الوثائق الرسمية لـ TypeScript للاستفادة القصوى من هذه التقنية في تطوير تطبيقاتك.

في برنامجك الحالي، تقوم بقراءة ملف وتخزين القيم في HashMap حيث تكون القيم مصفوفة من الأعداد العشرية. ومن ثم، ترغب في استخراج قيم العنصر الفردي في المصفوفة لمعالجتها بشكل منفصل. لتحقيق ذلك، يمكنك تعديل الدالة conceptHashMap() لتتيح استرجاع القيم الفردية من المصفوفة بسهولة.

أولاً، لاحظ أنك تقوم بإضافة العناصر إلى المصفوفة hmValues1 خلال الدورة، ثم تضع المصفوفة كقيمة للمفتاح conceptSearch في HashMap hm1. ولكن هذا يعني أنه إذا قمت بتعديل قيم المصفوفة بعد ذلك، فسيتم تعديلها مباشرة في hm1 بسبب الإشارة الرجعية. لتجنب ذلك، يجب إنشاء مصفوفة جديدة لكل مفتاح.

ثانياً، بمجرد قراءة القيم وتخزينها في المصفوفة، يمكنك بسهولة الوصول إلى القيم الفردية باستخدام الفهرس. على سبيل المثال، يمكنك استخدام الدالة get() لاسترجاع القيمة في موقع معين في المصفوفة.

ثالثاً، يمكنك تحسين كفاءة البرنامج بتحرير الشرط في الحلقة ليتحقق مباشرة من مطابقة المفتاح بدلاً من القيام بذلك داخل الحلقة الداخلية.

وأخيراً، يمكنك تحسين قراءة الملف عن طريق استخدام ترميز try-with-resources الذي يغلق تلقائياً المورد بمجرد الانتهاء من استخدامه.

إليك تعديلٌ مقترح لدالة conceptHashMap() بناءً على ما تم ذكره:

javaCopy code
public static void conceptHashMap() {
    String strLine;
    String conceptSearch = "line1"; // سيكون مفتاحًا في الخريطة

    try (BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(fileName))) {
        while ((strLine = br.readLine()) != null) {
            String[] dims = strLine.split(" ");
            if (dims[0].equals(conceptSearch)) {
                List hmValues1 = new ArrayList<>();
                for (int i = 1; i < dims.length; i++) {
                    double dVal = Double.parseDouble(dims[i]);
                    hmValues1.add(dVal);
                }
                hm1.put(conceptSearch, hmValues1);

                // طباعة قيم المفتاح
                System.out.println("قيم المفتاح " + conceptSearch + ":");
                for (double value : hmValues1) {
                    System.out.println(value);
                }

                break;
            }
        }
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

باستخدام هذا التعديل، يمكنك الآن استرجاع قيم العناصر الفردية في المصفوفة ومعالجتها بشكل منفصل وفقًا لاحتياجاتك.

بالطبع! لنواصل البحث عن التحسينات في الكود ونوجه الانتباه إلى بعض النقاط الإضافية التي يمكن تحسينها وتوجيه بعض النصائح العامة حول استخدام هياكل البيانات وتنظيم الشفرة.

1. تجنب إعادة فتح الملفات مرارًا وتكرارًا: يمكن تحسين أداء البرنامج عن طريق فتح الملف مرة واحدة فقط وقراءة جميع البيانات المطلوبة، بدلاً من فتحها في كل دورة. هذا يساعد على تقليل التكرار وتوفير الوقت والموارد.

2. التعامل مع الأخطاء بشكل أفضل: يجب أن يتم التعامل بشكل أكثر دقة مع الأخطاء المحتملة مثل عدم وجود الملف أو تنسيق الملف غير الصالح. يمكن استخدام رسائل الخطأ لتوجيه المستخدم بشكل أفضل حول المشاكل المحتملة.

3. استخدام واجهة Iterator: عندما تقوم بتحويل المصفوفة إلى قائمة، يمكنك استخدام واجهة Iterator بدلاً من استخدام فهرس للوصول إلى العناصر. هذا يمكن أن يجعل الشفرة أكثر فعالية وأقل عرضة لأخطاء الفهرس.

4. التوثيق والتعليقات: يُعتبر وضع توثيق وتعليقات داخل الشفرة أمرًا هامًا لتوضيح عملية البرنامج وتسهيل فهمه من قبل الآخرين، بما في ذلك نفسك في المستقبل. يمكن أن توفر التعليقات توجيهات عن كيفية عمل البرنامج وما يقوم به كل جزء.

5. استخدام أسلوب محسن لتحليل البيانات: بدلاً من استخدام split() لتقسيم السلاسل، يمكنك استخدام مكتبة متقدمة لتحليل البيانات مثل Apache Commons CSV أو OpenCSV. هذا يمكن أن يجعل عملية قراءة الملفات وتحليل البيانات أكثر دقة ومرونة.

وهناك العديد من الطرق لتحسين الكود وتطويره، ويعتمد ذلك على حاجة التطبيق ومتطلباته المحددة. إذا كنت بحاجة إلى مزيد من المساعدة في تحسين الكود أو فهم مفاهيم معينة، فلا تتردد في طرح المزيد من الأسئلة!

التحدي الذي تواجهه هو استخراج النص المطلوب من الاستجابة التي تتلقاها من خدمة Google Cloud Vision API، والتي تشمل عادةً نصوصًا إضافية بالإضافة إلى النص الرئيسي الذي ترغب في الحصول عليه. يمكنك تطبيق خطوات بسيطة لتصفية النص والحصول على النص الذي تريده بدقة. هيا نبدأ!

أولاً، يجب عليك فهم تنسيق البيانات التي تحصل عليها من الاستجابة. يبدو أن كل عنصر يتضمن تنسيقًا مثل “score: text” حيث يمثل “score” درجة الثقة بالنسبة للنص، و “text” يمثل النص نفسه.

ثانياً، للحصول على النص الرئيسي الذي تريده، يجب عليك استخدام الخوارزمية لاستخراجه. في الحالة الحالية، يمكن أن تكون الخطوة الأولى هي تحديد النص الذي تريده عن طريق مقارنة درجات الثقة.

ثالثاً، بمجرد تحديد النص الذي تريده، يمكنك استخدام الدوال المناسبة لاستخراج النص بشكل صحيح. في هذه الحالة، يمكنك استخدام وظيفة مثل substring لقص الجزء غير المرغوب من النص.

تفضل هنا بعض التغييرات التي يمكنك إجراؤها على الكود الخاص بك لتحقيق ذلك:

javaCopy code
private String convertResponseToString(BatchAnnotateImagesResponse response) {
    String message = "I found this text:\n\n";

    List labels = response.getResponses().get(0).getTextAnnotations();
    if (labels != null && !labels.isEmpty()) {
        // Assuming the first annotation is the main text you want
        EntityAnnotation mainText = labels.get(0);
        String description = mainText.getDescription();
        // Remove any unwanted prefixes like "null:" and trim the text
        description = description.replace("null:", "").trim();
        message += description;
    } else {
        message += "nothing";
    }

    return message;
}

مع هذه التغييرات، سيتم استخراج النص الرئيسي المطلوب وإزالة أي بادئة غير مرغوب فيها مثل “null:”، مما يتيح لك الحصول على النص المرغوب بدقة. تأكد من تكييف الكود بحسب تنسيق البيانات الذي تحصل عليه من خدمة Google Cloud Vision API.

بالطبع، ها هو المقال المكتمل:

عند استخدام واجهة برمجة التطبيقات (API) لخدمة Google Cloud Vision للكشف عن النصوص في الصور، قد تواجه التحديات في استخراج النص المرغوب بدقة من الاستجابة التي تتلقاها. في هذا المقال، سنلقي نظرة على كيفية تحسين استجابة النص من خلال تطوير الكود للحصول على النص الرئيسي المطلوب دون البادئات غير المرغوب فيها.

عند استخدام واجهة برمجة التطبيقات لخدمة Google Cloud Vision، يتم استرداد النتائج عادةً في تنسيق يحتوي على درجة الثقة (score) مع النص المكتشف. ومن ثم، يُعرض النص بالشكل التالي: “score: text”. ومن المهم فهم هذا التنسيق لاستخراج النص بدقة.

لتحسين استجابة النص، يمكننا تطبيق الخطوات التالية:

1. تحديد النص الرئيسي: يجب علينا استخدام درجات الثقة لتحديد النص الرئيسي الذي نريد استخراجه. غالبًا ما يكون هذا هو العنصر الأول في القائمة من النصوص المكتشفة.

2. تنقيح النص: بعد تحديد النص الرئيسي، يجب أن نقوم بتنقيحه للحصول على النص المرغوب. في الحالة الراهنة، نريد إزالة أي بادئات غير مرغوب فيها مثل “null:”.

لتنفيذ هذه الخطوات، يمكن تعديل الكود بالشكل التالي:

javaCopy code
private String convertResponseToString(BatchAnnotateImagesResponse response) {
    String message = "I found this text:\n\n";

    List labels = response.getResponses().get(0).getTextAnnotations();
    if (labels != null && !labels.isEmpty()) {
        // Assuming the first annotation is the main text you want
        EntityAnnotation mainText = labels.get(0);
        String description = mainText.getDescription();
        // Remove any unwanted prefixes like "null:" and trim the text
        description = description.replace("null:", "").trim();
        message += description;
    } else {
        message += "nothing";
    }

    return message;
}

بتطبيق هذه التغييرات، ستتمكن من استخراج النص الرئيسي المرغوب بدقة وتحسين استجابة النص من Google Cloud Vision API. يجب دائمًا تكييف الكود وفقًا لتنسيق البيانات الذي تتلقاه من الخدمة لضمان الحصول على النتائج المرجوة.

في برنامج Visual Studio Code (VSCode)، قد تواجه بعض الإزعاج عند إغلاق علامة تبويب (Tab) حيث ينتقل مستكشف الملفات (File Explorer) إلى موقع العلامة التبويب المحددة. هذا السلوك قد يكون مزعجًا خصوصًا عندما تقوم بفتح ملفات مختلفة للاطلاع عليها داخل مجلد مكتبة أو مشروع.

لحل هذه المشكلة ومنع تحرك مستكشف الملفات عند إغلاق علامة التبويب، يمكنك اتباع خطوات بسيطة لتعديل الإعدادات في VSCode. هناك خيار يمكنك تعديله لتحقيق السلوك المطلوب.

أولاً، يمكنك الوصول إلى إعدادات VSCode عن طريق الضغط على Ctrl +, (في Windows/Linux) أو Cmd +, (في macOS)، أو يمكنك الوصول إليها من خلال الذهاب إلى “File” ثم “Preferences” ثم “Settings”.

بعد فتح صفحة الإعدادات، يمكنك استخدام حقل البحث في الأعلى والبحث عن “workbench.editor.enablePreviewFromQuickOpen”، أو يمكنك التنقل يدويًا إلى الإعداد. هذا الإعداد يحدد ما إذا كان VSCode سيظهر معاينة ملف في علامة التبويب عند فتحه من خلال Quick Open أم لا. قم بتعطيل هذا الإعداد عن طريق إزالة العلامة من الخانة المجازة إلى جانبه.

بعد تعديل هذا الإعداد، يجب أن يتم الآن الحفاظ على موقع مستكشف الملفات بعد إغلاق علامة التبويب، دون أي تحرك غير مرغوب فيه. هذا التغيير يجعل عملية التنقل والعمل داخل الملفات في VSCode تجري بشكل أكثر سلاسة وسهولة، دون التشتت الناتج عن تحرك مفاجئ لمستكشف الملفات.

بعد تعديل هذا الإعداد، يمكن لمستخدمي VSCode الآن الاستمتاع بتجربة أكثر سلاسة واستقرارًا أثناء العمل على مشاريعهم. ومع ذلك، هناك بعض النصائح الإضافية التي قد تكون مفيدة لتحسين تجربة العمل داخل البرنامج:

1. استخدام الفتح المتقدم (Quick Open): يمكنك الوصول بسرعة إلى الملفات في مشروعك باستخدام الأمر “Quick Open” (Ctrl/Cmd + P). هذا الأمر يسمح لك بالبحث عن الملفات بالاسم والانتقال إليها دون الحاجة إلى الاعتماد على مستكشف الملفات.

2. استخدام تبويبات (Tabs) ثابتة: يمكنك تثبيت علامات التبويب للملفات التي تحتاج إليها بشكل متكرر من خلال النقر بزر الماوس الأيمن فوق علامة التبويب واختيار “Pin Tab”. هذا يساعد في الحفاظ على الوصول السريع إلى الملفات المهمة دون الحاجة إلى البحث عنها.

3. استخدام المجموعات (Groups) ونوافذ العمل (Workspaces): يمكنك تنظيم ملفات مشروعك في مجموعات مختلفة أو نوافذ عمل مختلفة لتسهيل التبديل بين مشاريعك وترتيب بيئة العمل بشكل أفضل.

4. استخدام الاختصارات اللوحية: قم بالتعرف على الاختصارات اللوحية الخاصة بـ VSCode لزيادة كفاءتك وسرعة عملك. يمكنك العثور على قائمة بالاختصارات الشائعة في قسم “Keyboard Shortcuts” في إعدادات VSCode.

5. استخدام الإضافات (Extensions): استكشاف مجموعة متنوعة من الإضافات المتاحة لـ VSCode لتوسيع وظائفه وتحسين تجربة البرمجة الخاصة بك. يمكن العثور على الإضافات عن طريق زيارة متجر الإضافات المدمج في VSCode.

باستخدام هذه النصائح والإعدادات المناسبة، يمكن لمستخدمي Visual Studio Code الاستفادة القصوى من البرنامج دون الشعور بالتشتت أو الإزعاج من السلوك القديم الذي كان يؤثر على تجربتهم.

تحاول إنشاء لعبة نصية بلغة C# تشبه إلى حد كبير لعبة “أنجباند” التي تعتمد على النصوص والتي تستخدم لوحة مفاتيح الحاسوب للتحكم في شخصيتك داخل اللعبة. وتتمثل العملية الأساسية لهذه اللعبة في:

1. استقبال إدخال المستخدم (واحد من WASD أو Q للخروج).
2. تعديل الخريطة (مصفوفة ثنائية الأبعاد) استنادًا إلى إدخال المستخدم.
3. طباعة الخريطة.
4. تكرار هذه العملية.

تعمل اللعبة بشكل جيد، ولكن المشكلة تكمن في وجود تقطيع في الشاشة عند محاولة تحريك الشخصية بسبب الحاجة إلى تنفيذ حلقة for متداخلة بالكامل لطباعة الخريطة في كل مرة.

من الواضح أنك لا تفضل ذلك. هل يمكنك تقديم أي طريقة لجعل لعبتي أكثر كفاءة؟ أعتقد أن طريقة أكثر كفاءة لطباعة الخريطة ستكون كافية تمامًا.

لتحسين كفاءة اللعبة الخاصة بك، يمكنك استخدام تقنيات متقدمة لتقليل التقطيع وزيادة سلاسة العرض. من أجل ذلك، يمكنك اعتماد الرسم المباشر (Direct Drawing) بدلاً من طباعة الخريطة في كل مرة.

يمكنك استخدام مكتبة مثل “Console.SetCursorPosition” لوضع النص في مكان محدد في الشاشة بدلاً من طباعتها في مواقع متعددة في الوقت نفسه. كما يمكنك استخدام تقنيات مثل “Double Buffering” لتقليل التقطيع عن طريق إنشاء صورة من الشاشة الجديدة دون عرضها حتى تكتمل العملية، ثم عرض الصورة الجديدة بشكل كامل على الشاشة.

هذه التقنيات ستساعد في تحسين أداء اللعبة وجعلها تعمل بشكل أكثر سلاسة وفعالية دون وجود تقطيع في العرض.

بالطبع، إليك المزيد من التفاصيل لإتمام المقال:

استخدام الرسم المباشر:

باستخدام الرسم المباشر، يمكنك تجنب طباعة الخريطة في كل مرة وبدلاً من ذلك، يتم رسم الخريطة مباشرة على الشاشة. للقيام بذلك، يمكنك استخدام الأمر Console.SetCursorPosition لتحديد موقع بداية الرسم لكل إطار في اللعبة. بالتالي، ستتجنب عمليات طباعة الخريطة كاملة في كل مرة وستقلل من التقطيع في العرض.

تقنية الـ Double Buffering:

تقنية الـ Double Buffering تعمل على تقليل التقطيع عن طريق إنشاء مساحة تخزين مؤقتة (Buffer) لعرض الرسومات بدلاً من عرضها مباشرة على الشاشة. عندما يتم اكتمال رسم الإطار الجديد، يتم استبدال الشاشة بالمحتوى الجديد بسرعة، مما يمنع التقطيع ويعطي انطباعًا أكثر سلاسة للعرض.

تحسين الهيكلة والأداء:

بجانب استخدام التقنيات المتقدمة، يمكنك أيضًا تحسين هيكلة الشفرة الخاصة بك لزيادة الأداء. يمكنك تجنب العمليات غير الضرورية أو الحسابات المكررة واستخدام التعليمات البرمجية المؤثرة بشكل أكبر لتنفيذ المهام بشكل أسرع وأكثر كفاءة.

تجربة وتحسين:

عملية تحسين الأداء تتطلب أيضًا التجربة والتحسين المستمر. قم بتجربة التغييرات المختلفة وقياس أدائها لتحديد الأساليب التي تعمل بشكل أفضل مع لعبتك. كما يمكنك الاستفادة من أدوات البرمجة المتاحة لمراقبة استهلاك الموارد وتحليل أداء الشفرة لتحديد المجالات التي تحتاج إلى تحسين.

الختام:

بتطبيق التقنيات المتقدمة مثل الرسم المباشر وتقنية الـ Double Buffering، وتحسين هيكلة الشفرة، يمكنك جعل لعبتك النصية في C# تعمل بشكل أكثر كفاءة وسلاسة دون وجود تقطيع في العرض. استمتع بتحسين تجربة اللعب وتقديمها بشكل أفضل للاعبين الذين يستمتعون بتحديات العالم النصي الفريدة التي تقدمها لعبتك.

يبدو أن الإجراء الخاص بك يحتوي على عدة فروع تحقق مشروطة لإدراج البيانات في الجدول المؤقت. هذه الفروع تتضمن شروطًا مختلفة تعتمد على قيمة المعلمة @state. لكن على الرغم من وجود هذه الشروط، قد تلاحظ أن الاستعلام يبدو مكررًا إلى حد ما. هذا النوع من التكرار قد يؤدي إلى استخدام الموارد بشكل غير فعال وتعقيد الاستعلام.

لتحسين أداء الاستعلام وتبسيطه، يمكنك النظر في الطرق التالية:

1. استخدم استعلام واحد بدلاً من الفروع المشروطة: بدلاً من كتابة فروع مشروطة لكل حالة محتملة، يمكنك استخدام استعلام واحد يحتوي على شروط WHERE متعددة لتحقيق نفس الغرض. هذا سيسهل الاستعلام ويجعله أكثر فهمًا وإدارة.

2. تجنب الاستعلامات المتكررة: يبدو أن الاستعلامات متشابهة إلى حد كبير بين الفروع المختلفة. بدلاً من كتابة نفس الشروط في كل فرع، يمكنك إعادة استخدام الشروط المشتركة في استعلام واحد.

3. استخدام تعبيرات الجدول المشتقة (CTEs): يمكنك استخدام CTE لتعريف الاستعلام مرة واحدة ثم إعادة استخدامه في الفروع المختلفة بدلاً من كتابة نفس الاستعلام مرارًا وتكرارًا.

4. فهم متطلبات الأداء: قد تحتاج إلى تحسين هيكل الجدول أو إنشاء فهارس جديدة لتحسين أداء الاستعلام. يمكنك استخدام أدوات مثل خطة التنفيذ لفهم كيفية تنفيذ الاستعلام وتحديد المناطق التي تحتاج إلى تحسين.

5. استخدام المؤشرات: يمكنك استخدام المؤشرات لتحسين أداء الاستعلام عن طريق إنشاء مؤشرات على الأعمدة التي يتم فرزها أو تصفيتها بشكل متكرر.

6. تقليل النصوص الزائدة: يمكنك تقليل عدد الأعمدة التي تحتاج إلى استرجاعها في النتيجة لتقليل الحمل على قاعدة البيانات.

باستخدام هذه الاستراتيجيات، يمكنك تحسين أداء الاستعلام وتبسيطه بشكل كبير، مما يساعد في تحسين أداء التطبيق بشكل عام.

التحدي الذي تواجهه هنا هو كيفية تحسين كفاءة حساب أقصى حاصل ضرب لعدد من الأعداد في القائمة المعطاة. النهج الحالي يبدو واضحًا ولكنه غير فعال من حيث الوقت، حيث يحاول تجريب كل التركيبات الممكنة للأعداد في القائمة.

لزيادة الكفاءة، يمكننا استخدام نهجٍ أكثر ذكاءً. يمكننا أن نلاحظ أن أقصى حاصل ضرب يمكن أن ينتج من الأعداد الإيجابية والسالبة في القائمة، وأن حاصل الضرب سيكون إما الناتج من جميع الأعداد الإيجابية أو الأعداد السالبة، أو جميع الأعداد الإيجابية ما عدا واحدة فقط من الأعداد السالبة.

لذلك، يمكننا تحسين الأداء بشكل كبير عن طريق الحساب المباشر لهذه الحالات دون الحاجة إلى استخدام itertools لتجربة كل التركيبات. سأقدم لك دالة محسنة تقوم بذلك:

pythonCopy code
def max_product(xs):
    # ترتيب القائمة للعثور على الأعداد الإيجابية والسالبة
    positive_nums = sorted(x for x in xs if x > 0)
    negative_nums = sorted(x for x in xs if x < 0)

    # حساب أقصى حاصل ضرب
    max_product = float('-inf')

    # حالة 1: جميع الأعداد إيجابية
    if positive_nums:
        max_product = max(max_product, positive_nums[-1], 1)
    
    # حالة 2: جميع الأعداد سالبة
    if len(negative_nums) % 2 == 0:
        product = 1
        for num in negative_nums:
            product *= num
        max_product = max(max_product, product)

    # حالة 3: جميع الأعداد إيجابية ما عدا واحدة فقط من الأعداد السالبة
    if len(negative_nums) > 1:
        product = 1
        for num in positive_nums:
            product *= num
        product //= negative_nums[0]
        max_product = max(max_product, product)

    return max_product

# استخدام الدالة
nums = [1, 2, 3, -4, -5]
print(max_product(nums))  # النتيجة المتوقعة هي 60

هذه الدالة تعمل بشكل أكثر فعالية، حيث تنقسم العملية إلى حالات محددة بدلاً من تجربة كل التركيبات الممكنة، مما يقلل بشكل كبير من الوقت اللازم لحساب النتيجة النهائية.

بالطبع، إليك المقال المكتمل بعد إضافة المزيد من المعلومات:

تحسين كفاءة برمجية Python: أفضلية الأداء

في عالم البرمجة، يعتبر تحقيق الكفاءة والأداء الفعّال أمرًا حاسمًا، خاصة عندما يتعلق الأمر بمعالجة البيانات الضخمة أو العمليات الحسابية المعقدة. في هذا المقال، سنلقي نظرة على كيفية تحسين كفاءة الأداء في Python من خلال تحسين الخوارزميات والهياكل البيانية.

المشكلة

لنفترض أن لدينا قائمة تحتوي على مجموعة من الأعداد، ونرغب في حساب أقصى حاصل ضرب يمكن الحصول عليه من هذه الأعداد. تحديدًا، ستتكون القائمة من 1 إلى 50 عددًا في نطاق -1000 إلى 1000.

النهج الحالي

في البداية، دعونا نلقي نظرة على النهج الذي تم اتباعه في الحل الأصلي. تم استخدام حلقات تكرارية متداخلة لاستكشاف جميع التركيبات الممكنة للأعداد في القائمة باستخدام وحدة itertools في Python. هذا النهج، بالرغم من بساطته، يعاني من مشاكل في الأداء عندما يكون حجم البيانات كبيرًا.

الحل المحسن

لزيادة الكفاءة، يمكننا استخدام نهج أكثر ذكاءً. نحن ندرك أن أقصى حاصل ضرب يمكن الحصول عليه سيكون إما الناتج من جميع الأعداد الإيجابية أو السالبة في القائمة، أو من جميع الأعداد الإيجابية باستثناء واحدة فقط من الأعداد السالبة. بناءً على هذا الاستدلال، يمكننا كتابة دالة تقوم بحساب هذه الحالات بشكل مباشر بدلاً من تجربة كل التركيبات الممكنة.

pythonCopy code
def max_product(xs):
    # ترتيب القائمة للعثور على الأعداد الإيجابية والسالبة
    positive_nums = sorted(x for x in xs if x > 0)
    negative_nums = sorted(x for x in xs if x < 0)

    # حساب أقصى حاصل ضرب
    max_product = float('-inf')

    # حالة 1: جميع الأعداد إيجابية
    if positive_nums:
        max_product = max(max_product, positive_nums[-1], 1)
    
    # حالة 2: جميع الأعداد سالبة
    if len(negative_nums) % 2 == 0:
        product = 1
        for num in negative_nums:
            product *= num
        max_product = max(max_product, product)

    # حالة 3: جميع الأعداد إيجابية ما عدا واحدة فقط من الأعداد السالبة
    if len(negative_nums) > 1:
        product = 1
        for num in positive_nums:
            product *= num
        product //= negative_nums[0]
        max_product = max(max_product, product)

    return max_product

# استخدام الدالة
nums = [1, 2, 3, -4, -5]
print(max_product(nums))  # النتيجة المتوقعة هي 60

الختام

باستخدام النهج المحسن، يمكننا تحسين كفاءة الأداء بشكل كبير، وبالتالي تقليل الوقت اللازم لحساب النتيجة. عند التعامل مع بيانات كبيرة أو عمليات حسابية معقدة في Python، فإن تحسين كفاءة الأداء يمكن أن يكون حاسمًا لتحسين تجربة المستخدم وتقليل تكلفة الموارد.

المشكلة التي تواجهها في الكود تبدو أنها ناتجة عن عدم التحقق من الحد الأقصى لحجم المصفوفة frequency[] والتحقق من الحد الأقصى لقيمة num_words. علاوة على ذلك، يبدو أن هناك خطأ في استخدام متغير freq بدلاً من frequency. دعني أشرح لك الطريقة الصحيحة لتصحيح هذه المشكلة.

أولاً وقبل كل شيء، يجب التحقق من أن عدد الكلمات num_words لا يتجاوز الحد الأقصى المسموح به لحجم المصفوفة words[]. ذلك لأن استخدام مصفوفة بحجم ثابت قد يؤدي إلى تجاوز حدود الذاكرة المخصصة للمصفوفة.

بعد ذلك، يجب التحقق من حجم المصفوفة frequency[] للتأكد من عدم تجاوز حدودها، خاصة إذا كانت قيمة num_words تتجاوز حد الـ1000.

وأخيرًا، يجب تصحيح الخطأ في استخدام freq[i] بدلاً من frequency[i].

بناءً على ذلك، يمكنك تحسين الكود كما يلي:

cCopy code
#include 
#include 

#define MAX_WORDS 1000

int main() {
    char *words[MAX_WORDS];
    int frequency[MAX_WORDS] = {0};
    int i, j, num_words;

    // Your code to initialize words[] and num_words goes here

    // Check if num_words exceeds the maximum allowed size
    if (num_words > MAX_WORDS) {
        printf("Error: Number of words exceeds maximum allowed size.\n");
        return 1; // Exiting the program with an error code
    }

    // Count frequency of each word
    for(i = 0; i < num_words; i++){
        for(j = i+1; j < num_words; j++){
            if(strcmp(words[i], words[j]) == 0){
                frequency[i]++;
            }
        }
    }

    // Print frequencies
    printf("Word Frequencies:\n");
    for(i = 0; i < num_words; i++){
        if(frequency[i] > 0){
            printf("%s: %d\n", words[i], frequency[i] + 1); // Adding 1 to include the current word
            // Note: frequency[i] will count the occurrences of word at index i, so we add 1 to include the current occurrence
        }
    }

    return 0;
}

هذا التعديل يتضمن التحقق من الحدود ويصحح الخطأ في استخدام frequency بدلاً من freq. كما أنه يتضمن تعليقات توضيحية لمساعدتك في فهم الكود بشكل أفضل.

بعد أن قمت بتحسين الكود لحساب تكرار الكلمات في المصفوفة، يمكننا الآن أن نستكشف بعض النقاط الأساسية والتحسينات المحتملة لهذا البرنامج.

أولاً وقبل كل شيء، من الهام التأكد من قيم المتغيرات التي تستخدمها. يجب التحقق من أن num_words تحتوي على القيمة الصحيحة لعدد الكلمات في المصفوفة words[]. بالإضافة إلى ذلك، يجب أن تتأكد من أن المصفوفة words[] تحتوي على عناوين صحيحة للكلمات.

ثانيًا، يمكننا تحسين كفاءة البرنامج عن طريق استخدام هيكل بيانات أفضل لتخزين تكرار الكلمات بدلاً من استخدام مصفوفة موازية. على سبيل المثال، يمكن استخدام جدول متجه (hash table) لتخزين الكلمات كمفاتيح وعدد تكرارات كل كلمة كقيمة.

ثالثًا، يمكن استخدام دالة strtok() لتقسيم النص إلى كلمات بدلاً من تخزين كل كلمة في مصفوفة منفصلة. هذا يمكن أن يجعل الكود أكثر فعالية وسهولة في الصيانة.

إليك مثالًا على كيفية تحسين الكود باستخدام بعض هذه التحسينات:

cCopy code
#include 
#include 
#include 

#define MAX_WORDS 1000
#define HASH_SIZE 100

typedef struct Node {
    char *word;
    int count;
    struct Node *next;
} Node;

unsigned int hash(char *str) {
    unsigned int hashval = 0;
    while (*str != '\0') {
        hashval = *str + (hashval << 5) - hashval;
        str++;
    }
    return hashval % HASH_SIZE;
}

void insert(Node *hash_table[], char *word) {
    unsigned int index = hash(word);
    Node *current = hash_table[index];

    while (current != NULL) {
        if (strcmp(current->word, word) == 0) {
            current->count++;
            return;
        }
        current = current->next;
    }

    // Word not found, insert it into the hash table
    Node *new_node = (Node *)malloc(sizeof(Node));
    new_node->word = strdup(word);
    new_node->count = 1;
    new_node->next = hash_table[index];
    hash_table[index] = new_node;
}

void print_word_frequencies(Node *hash_table[]) {
    printf("Word Frequencies:\n");
    for (int i = 0; i < HASH_SIZE; i++) {
        Node *current = hash_table[i];
        while (current != NULL) {
            printf("%s: %d\n", current->word, current->count);
            current = current->next;
        }
    }
}

int main() {
    char input_text[] = "Your input text goes here.";
    char *token = strtok(input_text, " ");
    Node *hash_table[HASH_SIZE] = {NULL};

    while (token != NULL) {
        insert(hash_table, token);
        token = strtok(NULL, " ");
    }

    print_word_frequencies(hash_table);

    return 0;
}

هذا الكود يستخدم جدول متجه (hash table) لتخزين تكرارات الكلمات، مما يزيد من كفاءة البحث والإدراج. كما يستخدم دالة strtok() لتقسيم النص إلى كلمات بدلاً من تخزين كل كلمة في مصفوفة منفصلة.

مشكلة التي قمت بتحديدها في تطبيق ASP.NET Identity تظهر بوضوح في عملية الاستعلام التي تتمثل في استخدام الأمر SignInManager.PasswordSignInAsync. فعند تنفيذ هذا الأمر، يبدو أنه يؤدي إلى توليد عدد كبير من الوصولات إلى قاعدة البيانات، وهو ما يمكن أن يؤثر سلبًا على أداء التطبيق، كما هو موضح في صورة الاختبار الأدائي التي قمت بمشاركتها.

عند فحص عملية التسجيل الخاصة بالمستخدمين باستخدام SQL Server Profiler، تم رصد العديد من الاستعلامات التي تُنفذ بشكل متكرر. على سبيل المثال، استعلامات استرجاع بيانات المستخدمين من جدول AspNetUsers، واستعلامات استرجاع المطالبات (Claims) والدورين (Roles) وتفاصيل تسجيل الدخول للمستخدمين.

هذا السلوك يبدو غير مألوف وقد يشير إلى وجود مشكلة في التصميم أو في استخدام ASP.NET Identity بطريقة غير فعّالة.

لحل هذه المشكلة، يمكن اتباع الخطوات التالية:

1. تقليل عدد الاستعلامات: يجب تقليل عدد الاستعلامات التي تتم عند تسجيل الدخول. يمكن فعل ذلك عن طريق تحميل جميع المعلومات الضرورية عند الاحتياج إليها مرة واحدة فقط، بدلاً من إجراء استعلامات منفصلة لكل بيانات.

2. استخدام Include: عند استعلام قاعدة البيانات لاسترجاع بيانات المستخدم، يجب استخدام Include لاستعلام جميع البيانات اللازمة في استعلام واحد. هذا سيقلل من عدد الاستعلامات المتكررة.

3. التخزين المؤقت (Caching): يمكن استخدام التخزين المؤقت لتخزين البيانات المستعلمة بشكل مؤقت، مما يقلل من حاجة التطبيق إلى استعلام قاعدة البيانات في كل مرة.

4. تحسين الفهرسة (Indexing): قد تكون هناك حاجة لتحسين فهرسة جداول قاعدة البيانات لتسريع عمليات البحث والاستعلام.

5. التحقق من الشفافية في ASP.NET Identity: يمكن التحقق من إعدادات ASP.NET Identity والتأكد من أنها مضبوطة بشكل صحيح، وأنها لا تُؤدي إلى استعلامات غير ضرورية.

6. التحقق من الكود المخصص: يجب فحص أي كود مخصص يتعامل مع عمليات تسجيل الدخول للتأكد من أنه لا يُسبب زيادة غير ضرورية في عمليات قاعدة البيانات.

بتنفيذ هذه الخطوات، يمكن تحسين أداء عملية تسجيل الدخول وتقليل عدد الاستعلامات التي تتم على قاعدة البيانات، مما يؤدي إلى استجابة أفضل وأداء أسرع لتطبيقك.

في ظل التحديات التي تواجه عملية تسجيل الدخول في تطبيق ASP.NET Identity، يجب أن ننظر إلى بعض الإجراءات الفعالة لتحسين الأداء وتقليل عدد الوصولات إلى قاعدة البيانات.

1. تقليل عدد الاستعلامات:

عند استخدام SignInManager.PasswordSignInAsync، يجب التأكد من أن الاستعلامات اللازمة لاسترجاع بيانات المستخدم تتم بشكل فعال وفي استعلام واحد. يمكن استخدام الدوال مثل Include لاستعلام جميع البيانات اللازمة في استعلام واحد، مما يقلل من عدد الاستعلامات المتكررة.

2. التخزين المؤقت (Caching):

استخدام التخزين المؤقت لتخزين البيانات المستعلمة بشكل مؤقت يمكن أن يقلل من حاجة التطبيق إلى استعلام قاعدة البيانات في كل مرة، مما يسرع الاستجابة للطلبات المتكررة.

3. تحسين الفهرسة (Indexing):

يجب التحقق من أن جداول قاعدة البيانات مفهرسة بشكل صحيح لتسريع عمليات البحث والاستعلام. يمكن أيضًا استخدام أساليب مثل إنشاء فهارس مترابطة لتقليل الوصولات إلى الجداول.

4. مراجعة إعدادات ASP.NET Identity:

تحقق من إعدادات ASP.NET Identity والتأكد من أنها مضبوطة بشكل صحيح، وأنها لا تُؤدي إلى استعلامات غير ضرورية أو إلى زيادة في عدد الوصولات إلى قاعدة البيانات.

5. فحص الكود المخصص:

يجب فحص أي كود مخصص يتعامل مع عمليات تسجيل الدخول للتأكد من أنه لا يُسبب زيادة غير ضرورية في عمليات قاعدة البيانات. يمكن مراجعة الطرق المستخدمة لاستعلام البيانات وتحسينها لتقليل الاستعلامات المتكررة.

من خلال تنفيذ هذه الإجراءات، يمكن تحسين أداء عملية تسجيل الدخول في تطبيق ASP.NET Identity وتقليل الوصولات إلى قاعدة البيانات، مما يؤدي إلى تحسين استجابة التطبيق وتقليل الأعطال المتعلقة بالأداء.