大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于1g字典跑多久的问题，于是小编就整理了3个相关介绍的解答，让我们一起看看吧。
1g是多少毫克？
1g是1000毫克。
毫[háo]汉语汉字
毫是一个汉语汉字，读音为 háo，指细长而尖的毛。
康熙字典〔古文〕《广韵》《集韵》《韵会》《正韵》𠀤胡刀切，音豪。长锐毛也。《老子·道德经》合抱之木，生於毫末。《前汉·鲍宣传》有益毫毛。
解压文件的时候有三种选择都有什么不同啊？
主流的机械硬盘速度大概在50-150MB/s之间，SSD大概是150-500MB/s，主流的CPU（带流水线）、内存的速度大概是硬盘速度的100~1000倍左右。
换句话说，如果一个解压算法，平均解压一个字节消耗的指令数如果少于100个，那么硬盘速度就很难赶上CPU速度了；如果平均解压一个字节消耗的指令数少于1000个，那么绝大多数机械硬盘很难赶上CPU速度。
所以，瓶颈在哪，主要看解压的过程中的CPU负担。
通常情况下
，zip的解压字典只有32K或者64K，解压的过程中并非每次都搜索完整的字典，所以zip默认配置下很难占满CPU，如果考虑到多核的话，每个核的负担可以更低，磁盘IO的负担会更重，瓶颈效果会更明显。如果要让CPU成为瓶颈，需要调整一些压缩的策略，比如：
1. 字典要更大，查找速度会更慢，如果
字典比内存还大
就更好了（7zip最大可以配置1G的字典）。2.
文件的信息熵要足够大
3.
解压到内存里
，或者至少是SSD里。4. 压缩的时候选择用
AES-256加密
一下。5. 挑一个
性能比较弱的CPU
解压。满足以上条件的情况下，就可以让CPU成为瓶颈了。
但这样的条件很难达到，因为满足以上条件，会让压缩的过程变得非常慢，比如7zip的LZMA2算法中，把字典配到1G，线程数16的情况下，压缩需要内存是88G左右，绝大多数PC的内存都不够用。在超级计算机上压缩，到普通计算机上解压就有可能吃满CPU。
对于通常情况下来说，解压文件瓶颈在硬盘，只有在一定特定的场景下，CPU才会成为瓶颈。
补充一点：如果解压的是零碎的小文件，速度没有参考价值。小文件的实际写入开销比文件实际大小要大的多。
参考：
解压缩的速度和什么有关？ - 计算机
解压缩操作为什么不吃CPU? - 计算机
硬盘速度和网络速度的关系？
主流的机械硬盘速度大概在50-150MB/s之间，SSD大概是150-500MB/s，主流的CPU（带流水线）、内存的速度大概是硬盘速度的100~1000倍左右。
换句话说，如果一个解压算法，平均解压一个字节消耗的指令数如果少于100个，那么硬盘速度就很难赶上CPU速度了；如果平均解压一个字节消耗的指令数少于1000个，那么绝大多数机械硬盘很难赶上CPU速度。
所以，瓶颈在哪，主要看解压的过程中的CPU负担。
通常情况下
，zip的解压字典只有32K或者64K，解压的过程中并非每次都搜索完整的字典，所以zip默认配置下很难占满CPU，如果考虑到多核的话，每个核的负担可以更低，磁盘IO的负担会更重，瓶颈效果会更明显。如果要让CPU成为瓶颈，需要调整一些压缩的策略，比如：
1. 字典要更大，查找速度会更慢，如果
字典比内存还大
就更好了（7zip最大可以配置1G的字典）。2.
文件的信息熵要足够大
，换句话说文件本身更难以压缩，比如已经被压缩过的***文件，这样解压时查字典的负担会更重。3.
解压到内存里
，或者至少是SSD里。4. 压缩的时候选择用
AES-256加密
一下。5. 挑一个
性能比较弱的CPU
解压。满足以上条件的情况下，就可以让CPU成为瓶颈了。
但这样的条件很难达到，因为满足以上条件，会让压缩的过程变得非常慢，比如7zip的LZMA2算法中，把字典配到1G，线程数16的情况下，压缩需要内存是88G左右，绝大多数PC的内存都不够用。在超级计算机上压缩，到普通计算机上解压就有可能吃满CPU。
对于通常情况下来说，解压文件瓶颈在硬盘，只有在一定特定的场景下，CPU才会成为瓶颈。
补充一点：如果解压的是零碎的小文件，速度没有参考价值。小文件的实际写入开销比文件实际大小要大的多。
参考：
解压缩的速度和什么有关？ - 计算机
解压缩操作为什么不吃CPU? - 计算机
到此，以上就是小编对于1g的字典要多久跑完的问题就介绍到这了，希望介绍的3点解答对大家有用。
