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每当处理一个特定问题时,我可能会遇到不同的解决方案。我不确定如何选择两个选项中更好的一个。第一个想法是计算两个解决方案的复杂性,但有时它们可能具有相同的复杂性,或者它们可能不同但输入的范围很小,因此常数因子很重要。
第二个想法是对这两种解决方案进行基准测试。但是,我不确定如何使用 C++ 为它们计时。我发现了这个问题: How to Calculate Execution Time of a Code Snippet in C++ ,但我不知道如何正确处理编译器优化或处理器不一致问题。
简而言之:上面问题中提供的代码是否足以满足日常测试?在运行测试之前,我应该在编译器中启用一些选项吗? (我使用的是 Visual C++)我应该做多少测试,两个基准测试之间的时间差有多大?
这是我要测试的代码示例。这些哪个更快?我该如何自己计算?
unsigned long long fiborecursion(int rank){
if (rank == 0) return 1;
else if (rank < 0) return 0;
return fiborecursion(rank-1) + fiborecursion(rank-2);
}
double sq5 = sqrt(5);
unsigned long long fiboconstant(int rank){
return pow((1 + sq5) / 2, rank + 1) / sq5 + 0.5;
}
最佳答案
使用来自 this answer 的时钟
#include <iostream>
#include <chrono>
class Timer
{
public:
Timer() : beg_(clock_::now()) {}
void reset() { beg_ = clock_::now(); }
double elapsed() const {
return std::chrono::duration_cast<second_>
(clock_::now() - beg_).count(); }
private:
typedef std::chrono::high_resolution_clock clock_;
typedef std::chrono::duration<double, std::ratio<1> > second_;
std::chrono::time_point<clock_> beg_;
};
您可以编写一个程序来为您的两个函数计时。
int main() {
const int N = 10000;
Timer tmr;
tmr.reset();
for (int i = 0; i < N; i++) {
auto value = fiborecursion(i%50);
}
double time1 = tmr.elapsed();
tmr.reset();
for (int i = 0; i < N; i++) {
auto value = fiboconstant(i%50);
}
double time2 = tmr.elapsed();
std::cout << "Recursion"
<< "\n\tTotal: " << time1
<< "\n\tAvg: " << time1 / N
<< "\n"
<< "\nConstant"
<< "\n\tTotal: " << time2
<< "\n\tAvg: " << time2 / N
<< "\n";
}
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