java - 就性能而言，在 Java 中执行一个 for 多个操作或多个 for 每个操作一个操作有何影响？

Question

我关心的是提高源代码的可读性，它涉及通过将大型方法分解为较小(简洁)的方法来减少它们的大小。因此，简而言之，假设我有一个非常单一的方法，可以执行许多不同的操作，例如:

public void verHugeMethod(List<Person> people) {
    for (Person person : people) {
        totalAge += person.getAge();
        totalHeight += person.getHeight();
        totalWeight += person.getWeight();
        // More calculations over class variables...
    }
}

我想将方法​​更改为:

public void calculateTotalAge(List<Person> people) {
    for (Person person : people) {
        totalAge += person.getAge();
    }
}

public void calculateTotalHeight(List<Person> people) {
    for (Person person : people) {
        totalHeight += person.getHeight();
    }
}

public void calculateTotalWeight(List<Person> people) {
    for (Person person : people) {
        totalWeight += person.getWeight();
    }
}
// More calculations over class variables...

我关心的是应用这种重构时的性能(时间和内存)。对于一小部分人来说，这当然不是问题，但我担心这个列表的渐近增长。

例如，对于更老式的 for 我可以看到以下影响:

// OPTION 1
public void method1() { // O(1) + O(3n)
    int i = 0; // O(1)
    while (int i < people.size()) { // O(n)
        doSomething(people.get(i)); // O(1)
        doAnotherThing(people.get(i)); // O(1)
        i++; // O(1)
    }
}

// OPTION 2
public void method1() { // O(2) + O(4n)
    method1(); // O(1) + O(2n)
    method2(); // O(1) + O(2n)
}
public void method2() { // O(1) + O(2n)
    int i = 0; // O(1)
    while (int i < people.size()) { // O(n)
        doSomething(people.get(i)); // O(1)
        i++; // O(1)
    }
}
public void method3() { // O(1) + O(2n)
    int i = 0; // O(1)
    while (int i < people.size()) { // O(n)
        doAnotherThing(people.get(i)); // O(1)
        i++; // O(1)
    }
}

我知道Java如何转换foreach指向iterables的指令。因此，我的问题是:

1. Java 在执行或编译方面有一些优化吗？
2. 我应该关心这种性能问题吗？

注意:我知道就渐近增长和 Big-O 表示法而言，我们应该忽略常量，但我只是想知道这种情况如何应用于 Java。

Answer 1

如果完成大 O 分析，您将看到这两个选项都会减少到 O(n)。它们具有相同的复杂性!

它们可能没有相同的性能，但是复杂性和复杂性分析(以及 Big-O 表示法)并不是用于测量或预测性能。事实上，对于足够小的 n 值，O(n) 算法可能比 O(1) 算法表现更好.

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Does Java have some optimization in terms of execution or compiling?

是的。 JIT 编译器(在运行时)进行了大量优化。但是，我们无法预测选项 1 和 2 是否具有相同的性能。

Should I be concerned with this kind of performance question?

是和否。

这取决于性能对您的项目是否重要/有多重要。 对于许多项目¹，与其他因素相比，应用程序性能并不重要；例如满足所有功能要求，始终计算正确答案，不崩溃，不丢失更新等。

当性能成为一个问题时，>这个片段(在代码库的数百、数千、数百万行中)不一定值得优化。并非所有代码都是平等的。如果此代码只是偶尔执行，那么对其进行优化可能对整体性能影响很小。

标准的口号是避免过早的优化。等待代码运行。然后创建一个基准来衡量应用程序在实际工作中的性能。然后分析运行基准测试的应用程序，找出代码的哪些部分是性能热点……并将优化工作集中在热点上。

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^{1 - 要点是必须在项目的所有其他要求和约束的背景下考虑性能。如果你过早地在绩效上花费太多时间，你很可能会错过最后期限等等。更不用说浪费精力优化错误的代码了。}