Iphone 通过HTTP发送10000个Double的最佳方式

我有一个客户端应用程序（iPhone），可以收集10000个翻倍。我想通过HTTP将这个双数组发送到appengine服务器（java）。我在寻找最好的方法

Best可以定义为编程的简单性和表示的紧凑性的某种组合，因为数据量可能相当高

我目前的想法是将整个double数组转换为字符串表示，并将其作为POST参数发送，在服务器上解析字符串并转换回double数组。看起来效率很低

谢谢

json

对于iphone，使用yajl-obj-c编码

对于java，使用jsonarray读取

对于iphone，使用yajl-obj-c编码

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对于使用jsonarray阅读java，我想有很多不同的方法可以做到这一点。如果是我的话，我可能只是将其序列化为一个字节数组，然后对其进行base64编码，大多数其他机制都会显著增加所传递的数据量。

我想有很多不同的方法可以做到这一点。如果是我，我可能只是将其序列化为一个字节数组，然后对其进行base64编码，大多数其他机制都会显著增加传递的数据量。

如果您有一个工作方法，并且尚未发现性能问题，那么您现在使用的方法就可以了

除非你知道它不能满足你的需要，否则不要试图找到更好的方法

在java端，一个双精度（64字节）大约是4个字符（16字节*4）。现在，当我想到你的平均双精度，比如说10位数字和一个小数点，再加上一些分隔符，比如一个分号空格，你看到的是每个小数点大约12个字符。这只是3倍

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原来有80k的数据，现在有240k的数据。这真的有那么大的区别吗？

如果您有一种工作方法，但还没有发现性能问题，那么您现在使用的方法就可以了

除非你知道它不能满足你的需要，否则不要试图找到更好的方法

在java端，一个双精度（64字节）大约是4个字符（16字节*4）。现在，当我想到你的平均双精度，比如说10位数字和一个小数点，再加上一些分隔符，比如一个分号空格，你看到的是每个小数点大约12个字符。这只是3倍

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原来有80k的数据，现在有240k的数据。这真的有那么大的不同吗？

我想你已经回答了你自己的问题：）要注意的一点是设备和服务器上的浮点表示之间的差异。这些天，他们都将是小恩迪安，（大部分）IEEE-754兼容。然而，在实现中仍然可能存在一些细微的差异，例如对非规范化和无穷大的处理，但您可能忽略它们。我似乎记得NEON（用于iPhone的Cortex a-8）中的一些边缘盒与x86的处理方式不同

如果您确实以字符串形式发送，那么最终将在两者之间进行十进制和二进制转换，并且可能会失去准确性。不过，这并没有那么低效——只有10000个数字。除非你期待成千上万的设备在你的服务器上不停地传输这些数据

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如果您希望在电汇和设备方面有一些效率，那么一种方法就是以原始二进制形式发送double。在服务器上，将它们重新分析为Double（Double.longBitsToDouble）。确保在抓取长数据时正确使用endian（错误时这一点很明显）。

我想你已经回答了自己的问题：）要注意的一件大事是设备和服务器上的浮点表示之间的差异。这些天，他们都将是小恩迪安，（大部分）IEEE-754兼容。然而，在实现中仍然可能存在一些细微的差异，例如对非规范化和无穷大的处理，但您可能忽略它们。我似乎记得NEON（用于iPhone的Cortex a-8）中的一些边缘盒与x86的处理方式不同

如果您确实以字符串形式发送，那么最终将在两者之间进行十进制和二进制转换，并且可能会失去准确性。不过，这并没有那么低效——只有10000个数字。除非你期待成千上万的设备在你的服务器上不停地传输这些数据

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如果您希望在电汇和设备方面有一些效率，那么一种方法就是以原始二进制形式发送double。在服务器上，将它们重新分析为Double（Double.longBitsToDouble）。当你抓取长的数据时，确保你的尾数是正确的（当它错误时，这是非常明显的）。

10k doubles是80k二进制字节，大约107k左右的字符是base64编码的。或者，3个双精度是24个二进制字节，32个base64个字符。有大量base64转换示例源代码可用

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这比任何十进制表示转换都更可取，因为十进制转换更慢，更糟糕的是，可能有损

10k doubles是80k二进制字节，大约107k个字符是base64编码的。或者，3个双精度是24个二进制字节，32个base64个字符。有大量base64转换示例源代码可用

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这比任何十进制表示转换都更可取，因为十进制转换更慢，更糟糕的是，可能有损

你知道这种方法在尺寸方面有多有效吗？它当然很容易实现，只是不确定数据传输会有多大……你知道这种方法在大小方面有多有效吗？它当然很容易实现，只是不确定数据传输会有多大……同意你的观点，但没有一个可行的解决方案。之前