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我有两个巨大的排序数组(每个约 10 万个项目)。我需要非常快将它们相交。现在我正在以标准方式进行操作:
但是它需要很长时间(~ 350 微秒)才能完成,这导致整体性能很差。有没有更快的方法?
P.S. 交集大小不超过 1000 个项目(平均),我只需要其中的 25 到 100 个。
最佳答案
并行运行 2 个 100k 数组需要大约 200k 次比较。您目前正在 350 微秒 = 350k 纳秒内完成它。因此,您的每次比较时间不到 2 纳秒。如果您的 CPU 大约是 4 GHz,那么就是 8 个时钟周期。
这很好。您可以尝试变得复杂,检测运行等,但您可能会因流水线停顿而伤害自己,而不是节省工作。
只有两种方法可以加快速度。做更少的工作,或增加更多的 worker 。
您表示减少工作量是可行的,这就是 Tamas Hegedus 建议的原因。不是创建交集,而是创建一个 Iterator
来返回交集中的下一个事物。这将要求您重写使用所述迭代器的逻辑,但您将完成当前计算的 10% 以下。这将快近 10 倍。
至于添加工作线程,您需要在工作线程之间分配工作,并防止它们相互踩踏。对于 k
小(不大于您的 CPU 数量!),在数组大小的对数工作量下,您可以快速选择以找到 k-1
将组合数组分成 k
偶数 block 的值(oops 适应 http://www.geeksforgeeks.org/median-of-two-sorted-arrays/ 而不是快速选择...),以及每个数组中这些值的索引.这会产生 k
个偶数难度的问题,每个问题都可以指定为 4 个数字。启动 k
线程,让每个线程都得到一大块答案。这将比您当前的操作快大约 k
倍。
以很多更多的努力为代价,这些方法可以结合起来。你所做的是让迭代器创建,比如说,4 个 worker 并向每个 worker 分发 block 。当您调用 iter.next()
时,迭代器将给您一个下一个值,如果它有的话。如果没有,它将等待正在生成其下一个 block 的 worker 完成,捕获该 block ,如果准备好,则将另一个 block 交给该 worker ,然后分发该 block 中的第一个值。你可以玩 block 大小。您希望它足够大,以便 CPU 能够很好地确定它应该从 RAM 流式传输到 CPU 缓存,并且不认为线程之间存在同步争用。
考虑到大小和同步限制,我的猜测是混合方法不会比迭代器方法更胜一筹(如果有的话)。但如果你真的很绝望,你可以试试。
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