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我决定减少在数组中查找元素所需的比较次数。在这里,我们将列表的最后一个元素替换为搜索元素本身,并运行 while 循环以查看列表中是否存在搜索元素的任何副本,并在找到搜索元素后立即退出循环。请参阅代码片段进行说明。
import java.util.Random;
public class Search {
public static void main(String[] args) {
int n = 10000000;
int key = 10000;
int[] arr = generateRandomSize(n);
long start = System.nanoTime();
int find = sentinels(arr, key);
long end = System.nanoTime();
System.out.println(find);
System.out.println(end - start);
arr = generateRandomSize(n);
start = System.nanoTime();
find = linear(arr, key);
end = System.nanoTime();
System.out.println(find);
System.out.println(end - start);
}
public static int[] generateRandomSize(int n) {
int[] arr = new int[n];
Random rand = new Random();
for (int i = 0; i < n; ++i) {
arr[i] = rand.nextInt(5000);
}
return arr;
}
public static int linear(int[] a, int key) {
for(int i = 0; i < a.length; ++i) {
if (a[i] == key) {
return i;
}
}
return -1;
}
public static int sentinels(int[] a, int key) {
int n = a.length;
int last = a[n-1];
a[n-1] = key;
int i = 0;
while (a[i] != key) {
++i;
}
a[n-1] = last;
if ((i < n - 1) || a[n-1] == key ) {
return i;
}
return -1;
}
}
因此,使用哨兵搜索,我们不会像 i < arr.length 这样进行 10000000 次比较。但为什么线性搜索总是表现出更好的性能?
最佳答案
您必须查看字节码,甚至更深入地查看从中产生了什么热点。但我很确定这个说法是不正确的:
using sentinel search we are not doing 10000000 comparisons like i < arr.length
为什么?因为当你访问 a[i]
, i
必须进行边界检查。另一方面,在线性情况下,优化器可以推断它可以省略边界检查,因为它“知道”i>=0
。 (因为循环结构)还有 i<arr.length
因为它已经在循环条件下进行了测试。
因此哨兵方法只会增加开销。
这让我想起了大约 20 年前我做的一个智能 C++ 优化(称为“模板元编程”和“表达式模板”),它导致更快的执行时间(以更长的编译时间为代价),并且之后下一个编译器版本发布后,我发现新版本能够优化原始源代码以生成完全相同的程序集 - 简而言之,我宁愿以不同的方式使用我的时间并留在更具可读性(=更易于维护)的版本的代码。
关于java - 为什么哨兵搜索比线性搜索慢?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55878327/
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