speicheroptimierte

Speicheroptimierte bezeichnet in der Informatik Lösungen, Algorithmen oder Implementierungen, die darauf ausgelegt sind, den Speicherbedarf möglichst gering zu halten. Im Gegensatz zu speeed- oder zeitoptimierten Ansätzen liegt der Fokus auf der Minimierung des Arbeitsspeicher-Footprints, oft bei möglichen Kompromissen bei der Rechengeschwindigkeit oder der Komplexität der Implementierung.

Wesentliche Konzepte sind das In-Place-Verarbeiten ohne zusätzliche Allocations, Streaming- oder Durchlauf-Verarbeitung, bei der Daten schrittweise verarbeitet werden, sowie die Wahl kompakter Datenstrukturen und Repräsentationen. Weitere Strategien umfassen Speicherpools zur Reduktion Fragmentierung, komprimierte oder bit-packte Darstellungen, iterative statt rekursive Algorithmen und externe Algorithmen, die große Datenmengen außerhalb des RAM verarbeiten.

Wichtige Metriken sind der maximale Speicherverbrauch (Peak Memory), die Arbeitsmenge (Working Set) und der Gesamtspeicherbedarf relativ zur Eingabemenge. Bei der Bewertung spielen auch Aspekte wie Cache-Lokalität, Garbage-Collection-Verhalten in speicherverwalteten Sprachen und die Vorhersehbarkeit des Speicherverbrauchs eine Rolle.

Anwendungen finden sich insbesondere in eingebetteten Systemen, Mobilgeräten, IoT und anderen Umgebungen mit begrenztem RAM. Auch im Big-Data-Umfeld oder bei Echtzeitsystemen gewinnen speicheroptimierte Ansätze an Bedeutung, wenn Datenmengen oder Anforderungen an deterministische Speichergrenzen die Nutzung umfangreicher Speicherressourcen einschränken.

In der Praxis bedeutet speicheroptimierte Programmierung eine sorgfältige Abwägung zwischen Speicherbedarf, Laufzeit und Implementierungsaufwand, wobei das Ziel eine möglichst geringe Speicherbelegung bei akzeptabler oder vorhersehbarer Performance ist.