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摘要
通过对传统的GRIB编码数值预报产品转换为Net CDF编码产品的算法进行计算复杂度分析,针对算法空间复杂度高,IO操作频次高的情况进行优化,提出了行之有效的改进算法。在Net CDF月数据量955 GB情况下,新算法内存占用仅为传统算法的十万分之一,时间约为传统算法的十分之一。本研究通过对传统算法的复杂度分析,解决实际算法中的瓶颈,为业务中其他类似算法,提供一个崭新的解决思路。
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通过对传统的GRIB编码数值预报产品转换为Net CDF编码产品的算法进行计算复杂度分析,针对算法空间复杂度高,IO操作频次高的情况进行优化,提出了行之有效的改进算法。在Net CDF月数据量955 GB情况下,新算法内存占用仅为传统算法的十万分之一,时间约为传统算法的十分之一。本研究通过对传统算法的复杂度分析,解决实际算法中的瓶颈,为业务中其他类似算法,提供一个崭新的解决思路。
