Lập trình mảng là một mô hình lập trình cấp cao, tập trung vào thao tác và chuyển đổi dữ liệu hiệu quả bằng cách sử dụng cú pháp nhỏ gọn, biểu cảm và giàu chức năng. Cách tiếp cận này cho phép các nhà phát triển thao tác trực tiếp trên các cấu trúc dữ liệu như mảng và ma trận, coi chúng như các đối tượng cơ bản và tận dụng sức mạnh của các hoạt động được vector hóa. Mục tiêu chính của lập trình mảng là loại bỏ hoặc giảm thiểu đáng kể nhu cầu lặp và lặp rõ ràng, cung cấp cách trình bày ngắn gọn và trực quan hơn về các thuật toán phức tạp và tính toán số. Do đó, các chương trình được viết bằng kỹ thuật lập trình mảng thường thể hiện hiệu suất, khả năng mở rộng, khả năng bảo trì và khả năng đọc tốt hơn so với các chương trình được thực hiện bằng phong cách lập trình thủ tục hoặc mệnh lệnh truyền thống.
Trong ngữ cảnh lập trình mảng, mảng là cấu trúc dữ liệu chứa một tập hợp các giá trị, thường cùng loại, ở định dạng tuyến tính hoặc đa chiều. Mảng có thể được tạo, thao tác và chuyển đổi bằng cách sử dụng một loạt các hàm, toán tử và cấu trúc ngôn ngữ tích hợp được thiết kế đặc biệt để làm việc với các cấu trúc như vậy. Mặc dù các kiểu dữ liệu vô hướng như số, chuỗi và boolean thường đóng vai trò quan trọng trong việc xác định các phần tử riêng lẻ của một mảng, nhưng chính hành vi và thuộc tính tập thể của các phần tử này sẽ tạo thành nền tảng của kỹ thuật lập trình mảng.
Một trong những tính năng đặc biệt nhất của lập trình mảng là sử dụng rộng rãi các hàm định hướng mảng, được thiết kế để hoạt động trên toàn bộ mảng hoặc mảng con làm đối số đầu vào, tạo ra các mảng mới làm đầu ra. Các chức năng này có thể được phân loại thành nhiều nhóm, bao gồm:
- Các hàm theo phần tử áp dụng phép toán vô hướng nhất định cho từng phần tử của (các) mảng đầu vào một cách độc lập và theo cách song song hóa, tạo ra một mảng đầu ra có cùng kích thước và hình dạng.
- Các hàm rút gọn tổng hợp các phần tử của mảng đầu vào dọc theo một hoặc nhiều chiều, giảm kích thước của nó và tạo ra mảng đầu ra có ít chiều hơn. Ví dụ bao gồm tổng, tích, trung bình hoặc tối đa.
- Mở rộng các hàm sao chép, lặp lại hoặc định hình lại các phần tử của mảng đầu vào, tạo ra mảng đầu ra có nhiều chiều hơn hoặc kích thước lớn hơn theo một hoặc nhiều hướng.
- Các hàm quét tích lũy các kết quả từng phần dọc theo một trục hoặc thứ tự được chỉ định, tạo ra một mảng đầu ra thể hiện hiệu ứng tích lũy của một thao tác nhất định được áp dụng lặp đi lặp lại và tuần tự trên các phần tử đầu vào.
Một đặc điểm đáng chú ý khác của lập trình mảng là việc sử dụng rộng rãi các cơ chế lập chỉ mục, cắt và phát sóng mảng, cho phép các nhà phát triển trích xuất, kết hợp, căn chỉnh hoặc sắp xếp lại các tập hợp con dữ liệu một cách linh hoạt và hiệu quả. Lập chỉ mục mảng đề cập đến quá trình truy cập các phần tử hoặc mảng con riêng lẻ bằng cách sử dụng các chỉ số số hoặc mặt nạ boolean. Cắt mảng liên quan đến việc trích xuất các phần dữ liệu liền kề dọc theo một hoặc nhiều chiều, thường cung cấp chế độ xem hoặc tham chiếu trên dữ liệu gốc thay vì tạo bản sao sâu. Phát sóng mảng liên quan đến việc mở rộng hoặc sao chép ngầm các mảng chiều thấp hơn để phù hợp với kích thước và hình dạng của mảng chiều cao hơn, cho phép các hoạt động phần tử nhất quán và mạch lạc giữa các mảng có hình dạng khác nhau.
Các ngôn ngữ và thư viện lập trình mảng thường cung cấp một tập hợp phong phú các hàm được xác định trước và các khái niệm trừu tượng để làm việc với mảng, từ các phép toán số học cơ bản đến đại số tuyến tính nâng cao, phân tích thống kê hoặc các quy trình xử lý tín hiệu. Hơn nữa, những triển khai này thường dựa vào các quy trình nội bộ được tối ưu hóa cao, được viết bằng các ngôn ngữ cấp thấp như C, C++ hoặc Fortran, khai thác khả năng song song và vector hóa vốn có của CPU và GPU hiện đại, mang lại hiệu suất vượt trội và khả năng mở rộng cho dữ liệu- các ứng dụng chuyên sâu. Một số ví dụ đáng chú ý về ngôn ngữ và môi trường lập trình mảng bao gồm APL, J, K, MATLAB, Julia, NumPy, R và TensorFlow.
Lập trình mảng đã được áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực, bao gồm máy tính khoa học, kỹ thuật, tài chính, phân tích dữ liệu, học máy và thị giác máy tính, cùng nhiều lĩnh vực khác. Ký hiệu ngắn gọn và tính trừu tượng mạnh mẽ được cung cấp bởi các mô hình lập trình mảng cho phép các nhà phát triển và chuyên gia miền dễ dàng diễn đạt các thuật toán phức tạp, thực hiện tạo mẫu nhanh và đạt được mức tăng năng suất và hiệu suất vượt trội với các cơ sở mã tương đối nhỏ. Hơn nữa, tiềm năng song song và vectơ hóa vốn có của các hoạt động dựa trên mảng tự nhiên giúp thực thi hiệu quả và có thể mở rộng trên các kiến trúc đa lõi và nhiều lõi hiện đại, khiến lập trình mảng trở thành một cách tiếp cận hấp dẫn và phù hợp cao cho hiệu suất cao và sử dụng nhiều dữ liệu hiện đại. các kịch bản tính toán.
Tại AppMaster, chúng tôi tận dụng nhiều lợi ích của mô hình lập trình mảng trong việc thiết kế và phát triển các thành phần khác nhau của nền tảng no-code đổi mới của chúng tôi. Bằng cách tận dụng các kỹ thuật lập trình mảng tiên tiến, chúng tôi cung cấp cho khách hàng một bộ công cụ và tóm tắt mạnh mẽ và linh hoạt cho phép họ tạo ra các ứng dụng hiệu quả cao, có thể mở rộng và có thể bảo trì trên nhiều lĩnh vực và trường hợp sử dụng. Cách tiếp cận toàn diện và tích hợp của chúng tôi để phát triển ứng dụng, được xây dựng dựa trên nền tảng lập trình mảng vững chắc, tiếp tục trao quyền cho người dùng của chúng tôi để đạt được mức tốc độ, năng suất và hiệu quả chi phí chưa từng có trong thiết kế, triển khai và triển khai các giải pháp phần mềm tùy chỉnh của họ.
