プログラム最適化の90/10ルールの意味は何ですか？

ウィキペディアによると、プログラム最適化の90/10ルールは、「プログラムの実行時間の90％がコードの10％の実行に費やされる」と述べています（ここの2番目の段落を参照）。

私はこれを本当に理解していません。これはどういう意味ですか？実行時間の90％をコードの10％だけを実行するために使用するにはどうすればよいですか？では、コードの他の90％はどうでしょうか？わずか10％の時間でどのように実行できますか？

ここでは、2つの基本的な原則があります。

• 一部のコードは、他のコードよりも頻繁に実行されます。 たとえば、一部のエラー処理コードは使用されない場合があります。一部のコードは、プログラムを起動したときにのみ実行されます。プログラムの実行中に他のコードが繰り返し実行されます。
• いくつかのコードがかかるくらいの他のコードよりも実行に長いです。 たとえば、データベースでクエリを実行したり、インターネットからファイルを取得したりする1行は、おそらく数百万の数学演算よりも時間がかかります。

90/10ルールは文字通り真実ではありません。それはプログラムによって異なります（特定の数値90と10には何らかの根拠があるとは思いません。おそらく誰かがそれらを薄い空気から引き離したのでしょう）。しかし、ポイントは、プログラムをより速く実行する必要がある場合、おそらくそれを実現するのに重要なのは少数の行だけです。ソフトウェアの遅い部分を特定することは、多くの場合、最適化の最大の部分です。

これは重要な洞察であり、新しい開発者にとって直観に反すると思われる決定がしばしば正しいことを意味します。例えば：

• 馬鹿げた、単純な方法で物事を行っているとしても、「より良い」ことはあなたの時間の価値がないコードがたくさんあります。アプリケーションXYZのより効率的な検索アルゴリズムを作成できますか？はい。ただし、実際にはすべての値の単純な比較には、数千の値がある場合でも、些細な時間がかかります。だから、それだけの価値はありません。新しい開発者が不必要な最適化を回避するのは難しい場合があります。なぜなら、学位プログラムでは、「正しい」（最も効率的な）アルゴリズムの作成に多くの時間が費やされたからです。しかし、現実の世界では、正しいアルゴリズムとは、十分に高速に動作し実行されるものです。
• コードをより長く、より複雑にする変更は、パフォーマンスの向上につながる可能性があります。 たとえば、アプリケーションFOOでは、1回のデータベース呼び出しを避けるために、数百行の新しいロジックを追加する価値があります。

これは自然の法則ではなく、幅広い経験から生まれた経験則です。80/20ルールとも呼ばれ、大まかな概算にすぎません。

ループ、ブランチ、その他のフロー制御。

ifがある各場所には、1つのブランチがあり、他のブランチよりも頻繁に使用されます。したがって、実行時間の多くは、他の部分ではなく、プログラムのその部分の実行に費やされます。

ループが複数回実行される各場所には、周囲のコードよりも多く実行されるコードがあります。したがって、より多くの時間がそこで費やされます。

例として、以下を検討してください。

def DoSomeWork():
    for i in range(1000000):
        DoWork(i)
    except WorkExeption:
        print("Oh No!")

ここではprint("Oh No!")、最大で1回だけ実行されますが、多くの場合は実行されませんが、DoWork(i)約100万回実行されます。

ループ。

私はそこで止めたいと思っています！:-)

このプログラムを検討してください

1. do_something

2. loop 10 times
3.    do_another_thing

4.    loop 5 times
5.        do_more_stuff

1行目は1回実行され、3行目は10回実行されます。各行を順番に見る

1 1   0.8%
2 10  8.3%
3 10  8.3%
4 50 41.3%
5 50 41.3%

2行が実行時間の83％を占めます（すべての行の実行にほぼ同じ時間がかかると仮定します。したがって、プログラムの40％が> 80％かかります。

より大きな実世界の例ではこれが上昇するため、ランタイムの大部分を占めるのはごくわずかな行だけです。

90/10ルール（または80/20と呼ばれることもある）は、「経験則」であり、ほぼ正しいです。

パレート原理も参照してください

実行時間のみについて尋ねたように、この例は役に立つかもしれません：

int main() {
    sleep(90); // approximately 10% of the program.
    // other 90% of the program:
    sleep(1);
    sleep(1);
    sleep(1);
    sleep(1);
    sleep(1);
    sleep(1);
    sleep(1);
    sleep(1);
    sleep(1);
    sleep(1);
    return 0;
}

もう少し真面目に言うと、実際のコードではほとんど常にループで（ではなくsleep(90);）重い関数を呼び出し、残りの10％はシングルパス計算を実行することを意味します。

別の例は、一部のHAサービスでのエラー処理です。高可用性サービスは、通常の条件下で無限の時間動作するように設計されています。通常は99％の時間で動作しますが、エラーが発生した場合は、エラー処理と回復を実行することがあります。これは、サービス自体よりも論理的に複雑な場合があります。

90/10の推論は、コードのごく一部が他のコードよりも繰り返し使用されることを意味します。これは、コードのこの10％に開発/最適化の作業の90％を集中する必要があることを示唆するためによく使用されます。

Microsoft WordやOpenOfficeなどの通常のテキストプロセッサを考えてください。

• 設定ダイアログはあまり使用されません。
• 文字を描くサブルーチンは常に使用されます。

このことわざは経営科学でも使用されています...これは人生そのものへの教訓です...

次のようなプログラムを想像してください。

print "H"
print "e"
print "l"
print "l"
print "o"
for i=0 to 1,000,000
    print "How long now?"
next
print "B"
print "y"
print "e"

11行中3行がforループであり、このかなり小さなコードにどれだけの時間を費やしているのか、11行あることに注目してください。他の8行は単に1文字を印刷しているだけです。したがって、一部のコードは短い場合もありますが、実行される頻度と時間がかかることはわかりません。

ループに加えて、他のすばらしい回答で言及されているように、考慮すべきDRYの原則もあります。よく書かれたオブジェクト指向コードには、再利用可能な部分がたくさんあります。定義上、再利用されるパーツは、一度だけ実行されるものの少なくとも2倍の頻度で使用されます。多数のオブジェクト指向コードがある場合、いくつかのクラスとメソッドを何度も再利用し、他のいくつかのコードを一度だけ再利用する可能性があります。

他の回答で述べたように、1回だけ使用されるコードを改善するよりも、頻繁に使用されるコードを改善する努力をする方がおそらく良いでしょう。

それはルールではありません、それはウィキペディアを編集して、いくつかの数字を空っぽから引き出してルールと呼んだ単なる男です。他の文脈でよりしっかりと確立されているパレート原則と比較してください。この「ルール」の正確性について（もしあれば）どのような研究が行われたかを知りたい。

しかし、基本的にあなたの質問に対する答えは、他のコードよりもはるかに頻繁に実行されるコードがあるということです。多くの場合、ループがこの理由です。他の理由は、時間のかかる呼び出しです。たとえば、Webサービスやストレージメディアなどの外部リソースへの呼び出しです。

これは「パレート原理」の再解釈であり、「多くの場合、効果の約80％は原因の20％に由来する」と述べられており、80/20ルールとしても知られています。この規則は、主に経済学に適用されるため、プログラミングに再利用されることは理にかなっています。

これは、長期間にわたって観察されてきた単なるパターンです。

これは、このようなパターンに関する非常に優れたビデオです。また、パレートの原理についても説明しています。

https://www.youtube.com/watch?v=fCn8zs912OE&ab_channel=Vsauce