Android:对两种算法进行基准测试

Question

我已经为同一个问题实现了两种算法，想找出最专业的算法。

基本想法是:

final static int LOOP_COUNT = 500;
long totaTime = 0;

worm-up();
for(int i =0, i<LOOP_COUNT, i++)
{
    long startTime = System.currentTimeMillis();
    myMethod();
    long endTime= System.currentTimeMillis();
    totalTime += endTime - startTime;
 }

 return totalTime / LOOP_COUNT;

并对两个算法都这样做。

但是:

• 我怎样才能实现，android 系统不在后台进行任何系统计算并扭曲数据

• 有没有一种方法我也可以比较使用的内存，这两种方法都需要吗？

Answer 1

如果您想要专业的统计和相关结果，并且希望将 Android 后台进程的影响降到最低，则需要多次运行您的算法并比较平均值。这样，根据大数定律，您的结果将是正确的。

多少次取决于执行时间的标准差和你想要的确定性。如果您熟悉一些基本的统计知识，则可以使用一些基本公式确定样本量，例如，如果您的样本分布呈正态分布，则可以运行 t 检验来比较两种算法的平均值。这自动包含了您希望最小化后台进程的影响这一事实。它们会随机出现，经过多次迭代后，Android 的影响将被抵消。

还要看一下垃圾收集器，如果在算法执行期间创建了大量对象，它会影响结果，但它应该会影响算法的实际使用。