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BlackTDN :: Tips & Tricks : Otimizando aScan e aEval
Vamos observar, segundo o TDN, os parâmetros formais para cada uma dessas funções.
Função: aScan | |||||||||||||||||||||||||
Executa um bloco de código para cada elemento de um array. | |||||||||||||||||||||||||
aScan ( < aArray>, < ExpProcura>, [ nInicio], [ nQuant ] ) --> nRet | |||||||||||||||||||||||||
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Função: aEVal | |||||||||||||||||||||||||
Percorre um array procurando por um valor especificado. Pode ser especificado um valor a ser buscado, ou pode ser informada uma condição de busca através de um bloco de código. | |||||||||||||||||||||||||
aEVal ( < aArray>, < bBloco>, [ nInicio], [ nQuant ] ) --> NIL | |||||||||||||||||||||||||
|
Normalmente os parâmetros nInicio e nQuant são omitidos mas, se bem utilizados poderão otimizar a pesquisa conforme exemplo abaixo.
Utilizarei fragmentos do código de GAME 15 para exemplificar.
Observem que na revisão anterior (em rosa) não utilizava, em aScan, os parâmetros nInico (nBL) e nQuant (nEL) forçando que a pesquisa sempre iniciasse em 1 e finalizasse, caso não encontrasse o elemento da procura, no último elemento do array. Um desperdício uma vez que sabemos o intervalo e o número de elementos para a pesquisa. Dessa forma, ao passarmos os valores para nInicio (nBL) e nQuant (nEL), tornamos a pesquisa em aScan muito mais otimizada. O mesmo poderemos dizer para aEval(). Só que no caso de aEval desde a versão original de GAME 15 os parâmetros nInicio (nBL) e nQuant (nEL) foram passados. Oras, se sei a partir e quanto avaliar, porque avaliar o Array inteiro. |
Observe:
Com isso restrinjo o intervalo para avaliação do Bloco de código tornando-a muito mais rápida, ou seja, otimizada. |
Em resumo, utilizem os parâmetros nInicio e nQuant em aScan e aEval para otimizar o processo de pesquisa e avaliação.
Fica a dica.
[]s
иαldσ dj
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