c# - foreach 中的 Stringbuilder 比 for 和 String.Join() 中的 Stringbuilder 慢吗？

Question

在 SO 上看到一个关于连接字符串的问题后，我做了一些测试，了解到在 foreach 中连接字符串比使用 for 循环和使用数组中的索引慢。由于对数组进行绑定(bind)检查，for 循环不应该变慢吗？ (对 foreach 上不存在的字符串 [i] 进行绑定(bind)检查)。

我不明白的另一件事是列表上的 string.Join() 缓慢...

编辑:更新错误并将源更新为最终源(删除最后一个“，”)

测试结果如下:

DEBUG:
   AMD PHENOM II X4 3GHZ
    StringBuilder foreach System.Action Time: 4077ms (12025926)
    StringBuilder for System.Action Time: 4032ms (11895082)
    String.Join System.Action Time: 5338ms (15744918)
   INTEL XEON W3503 @ 2.4GHZ / 12GB DDR3
    StringBuilder foreach System.Action Time: 4661ms (10926950)
    StringBuilder for System.Action Time: 4202ms (9849590)
    String.Join System.Action Time: 6466ms (15156149)

RELEASE:
   AMD PHENOM II X4 3GHZ
    StringBuilder foreach System.Action Time: 3897ms (11496978)
    StringBuilder for System.Action Time: 3719ms (10970899)
    String.Join System.Action Time: 5307ms (15655162)
   INTEL XEON W3503 @ 2.4GHZ / 12GB DDR3
    StringBuilder foreach System.Action Time: 4533ms (10625128)
    StringBuilder for System.Action Time: 4168ms (9770765)
    String.Join System.Action Time: 7173ms (16813036)
    (why in the world xeon slower than in debug with string.join?)

FOR A GOOD LAUGH LOOK AT THE END.

这是来源:

public static void Main(string[] Args)
{
    List<string> strings = new List<string>() {};
    for (double d = 0; d < 12000; d++) {
        strings.Add(d.ToString());
    }

    GC.Collect();
    GC.WaitForPendingFinalizers();

    Performance(() =>
    {
            StringBuilder sb = new StringBuilder();
            foreach (string s in strings)
            {
                sb.Append(s);
                sb.Append(",");
            }
            sb.Remove(sb.Length - 1, 1);
    }, "StringBuilder foreach");

    GC.Collect();
    GC.WaitForPendingFinalizers();

    Performance(() =>
    {
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        int max = strings.Count-1;
        int i;
        for (i = 0; i < max; i++)
        {
            sb.Append(strings[i]);
            sb.Append(",");
        }
        sb.Append(strings[i]);
    }, "StringBuilder for");

    GC.Collect();
    GC.WaitForPendingFinalizers();

    Performance(() =>
    {
        string s = string.Join(",", strings);
    }, "String.Join");


}
public static void Performance(Action fn, string prefix)
{
    var timer = new Stopwatch();
    timer.Start();

    for (var i = 0; i < 10000; ++i)
    {
        fn();
    }

    timer.Stop();

    Console.WriteLine("{0} {1} Time: {2}ms ({3})", prefix, fn.ToString(), timer.ElapsedMilliseconds, timer.ElapsedTicks);
}

字符串是否像 foreach 中的值类型一样被复制？由于速度几乎相同...

编辑:

澄清为什么 int max = strings.Count-1; 可能是一种与人们所说的相反的优化(测试证明是这样):

我们不是在数组上工作，集合来自外部范围到迭代它的方法。如果它是 strings.Length 在 for 循环中，那可能会改变(就像另一个线程改变集合)..但这不是原因，原因是我们正在读取一个变量而不是调用一个方法(属性获取)并且它仅提供 5% 的性能。这不是边界检查的编译时优化，因为没有人可以提前知道“最大”值。这取决于每次调用该方法时字符串的内容。

编辑2:

在发布时用更大的字符串进行了测试，但数量相同，请对 String.Join() 大笑:

List<string> strings = new List<string>() {};
for (double d = 0; d < 12000; d++) {
    strings.Add("ikugluglizuglkuhiugpiugiugholiugholiughpiuhziuhzuiugloiu" + d.ToString());
}

// AMD PHENOM:
//     StringBuilder foreach System.Action Time: 10080ms (29732687)
//     StringBuilder for System.Action Time: 9659ms (28490593)
//     String.Join System.Action Time: 24509ms (72292291)
// INTEL XEON:
//     StringBuilder foreach System.Action Time: 9790ms (22947294)
//     StringBuilder for System.Action Time: 9140ms (21425490)
//     String.Join System.Action Time: 21114ms (49490839)

它可能对数组有好处，但在集合中 String.Join 很糟糕，对于大字符串更是如此!

仅供引用，如果你想比较:

Windows 7 64bit
CPU Type    QuadCore AMD Phenom II X4 945
CPU Clock   3000 MHz
L3 Cache    6 MB  (On-Die, ECC, NB-Speed)
North Bridge Clock  2010.8 MHz
Memory 8190 MB
Memory Bus  804.3 MHz DDR3-1600
Motherboard Chipset AMD 790X, AMD K10
Memory Timings  8-9-9-24  (CL-RCD-RP-RAS)
Command Rate (CR)   1T

Answer 1

Shouldn't a for loop be slower because of bound checking on the array?

不，CLR 可以将其优化为 1 检查是否可以验证边界。这使得

 int max = strings.Count - 1;

糟糕的优化。在 FX 1.1 中，它会让您付出代价。 (这也是不正确的)。

foreach 必须做更多的工作(通过 Eumerator)。注意差异很小。