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我有一个动态分配的整数数组,我想在其中的任意位置插入整数。许多整数,例如超过 250 万。
我的代码目前如下所示:
type
TIntegerArr = array of Integer;
var
FCount: Integer;
FSortedList: TIntegerArr;
procedure Insert(_Value: Integer; _InsertPos: integer);
var
OldList: TIntegerArr;
begin
OldList := FSortedList;
if Length(FSortedList) < FCount + 1 then begin
OldList := FSortedList;
FSortedList := nil;
SetLength(FSortedList, FCount + 100);
CopyMemory(@FSortedList[0], @OldList[0], SizeOf(Integer) * _InsertPos);
end;
MoveMemory(@FSortedList[_InsertPos + 1], @OldList[_InsertPos], SizeOf(Integer) * (FCount - _InsertPos));
FSortedList[_InsertPos] := _Value;
Inc(FCount);
end;
(真正的代码是具有 FSortedList 和 FCount 作为字段的类的方法。)
使用临时列表并使用 Move 而不是 for 循环来移动数据,已经大大提高了性能,因为它可以防止数组在必须增长时被复制两次(一次在现有数组的 SetLength 中,另一次在 SetLength 中)移动的时间)。
但最坏的情况 Insert(SomeValue, 0) 仍然总是移动所有现有值。
到目前为止,我正在考虑在数组的开头引入偏移量,这样每次在前面插入新值时都不必移动所有现有值,只有当偏移量达到时我才可以这样做0. 例如:
// simple case: inserting at Position 0:
if FOffset = 0 then begin
// [...] reallocate a new array as above
Move(@FSortedList[100], @OldList, SizeOf(Integer) * _InsertPos);
FOffset := 100;
end;
Dec(FOffset);
FSortedList[FOffset] := _NewValue;
(此代码未经测试,可能有错误)当然可以扩展以检查插入点是否更接近开头或结尾,并根据情况将第一个或最后一个值移动一个位置,以便平均只需移动 1/4 的条目而不是目前的 1/2。
另一种选择是实现稀疏数组。我记得在 1990 年代的某个商业图书馆中看到过这样的实现,但不记得是哪个(TurboPower?)。
此过程是某些排序和索引代码的核心,这些代码适用于不同大小的数组,从几十个条目到上面提到的数百万个条目。
目前该程序运行了大约 2 小时(在我的优化之前,它接近 5 小时),并且我已经知道数组中的条目数量将至少增加一倍。由于数组越大,插入性能就越差,我怀疑条目数量增加一倍,运行时间至少会增加四倍。
我想要一些关于如何调整性能的建议。内存消耗目前不是一个大问题,但运行时间绝对是一个问题。
(这是 Delphi 2007,但除非较新的 Delphi 版本已经具有用于执行上述操作的优化库,否则应该不会产生太大差异。Classes.TList 未优化。)
Edit1:刚刚找到了我上面提到的稀疏数组实现:它是 TurboPower SysTools 的 StColl。
Edit2:好的,一些背景知识:我的程序读取当前包含 240 万个条目的 DBase 表,并从这些条目生成几个新表。新表在创建后进行规范化并建立索引(出于性能原因,我在插入数据之前不会生成索引,相信我,我先尝试过。)。该数组是为生成的表提供内部排序的核心代码段。新记录仅追加到表中,但它们的 RecNo 按排序顺序插入到数组中。
最佳答案
查看您的程序后,我立即发现了一些缺陷。为了看到进展,我首先测量了最坏情况下现有程序的速度(始终在 0 位置添加数字)。
n:=500000;
for i:=0 to n-1
do Insert(i, 0);
测量:n=500000 47.6 毫秒
A) 简单性
我从你的程序中删除了一些不必要的行(OldList完全没有必要,SetLength保留内存)。
改进 A:
procedure Insert(_Value: Integer; _InsertPos: integer);
begin
if Length(FSortedList) < FCount + 1
then SetLength(FSortedList, FCount + 100);
Move(FSortedList[_InsertPos], FSortedList[_InsertPos+1], SizeOf(Integer) * (FCount - _InsertPos));
FSortedList[_InsertPos] := _Value;
Inc(FCount);
end;
速度增益6%(44.8 毫秒)
B) 一切都很重要
if Length(FSortedList) < FCount + 1
then SetLength(FSortedList, FCount + 100);
改进 B:
procedure Insert(const _Value, _InsertPos: integer);
begin
if FCount = FCapacity
then begin
Inc(FCapacity, 100000);
SetLength(FSortedList, FCapacity);
end;
Move(FSortedList[_InsertPos], FSortedList[_InsertPos+1], SizeOf(Integer) * (FCount - _InsertPos));
FSortedList[_InsertPos] := _Value;
Inc(FCount);
end;
速度增益1%(44.3 毫秒)。
提示:您可以实现一些渐进算法,而不是 Inc by 100000。
C) 瓶颈
如果我们现在看一下程序,什么都没有剩下,只有大量的内存移动。如果我们不能改变算法,我们就必须改进内存移动。
实际上存在快速移动挑战(fastcode.sourceforge.net)
我准备了一个 zip 文件,其中包含您需要的文件(3 个文件,源代码)。链接>>> http://www.dakte.org/_stackoverflow/files/delphi-fastcode.zip
我的机器速度提高了近 50%(取决于您使用的 CPU)。
原始程序
n ms graph
---------------------------------
100000 1.8 *
200000 7.6 ***
300000 17.0 *******
400000 30.1 *************
500000 47.6 ********************
改进,无需快速移动 (-7%)
n ms graph
---------------------------------
100000 1.6 *
200000 6.9 ***
300000 15.7 ******
400000 28.2 ***********
500000 44.3 ******************
改进,快速移动 (-46%)
n ms graph
---------------------------------
100000 0.8 *
200000 3.8 **
300000 9.0 ****
400000 16.3 *******
500000 25.7 ***********
最后评论:
if FCount = FCapacity
then begin
if FCapacity<100000
then FCapacity:=100000
else FCapacity:=FCapacity*2;
SetLength(FSortedList, FCapacity);
end;
正如我所说,您可以添加一些渐进的 FCapacity 增加。这是一些经典的 Grow 实现(只需根据需要添加更多 if 或将 100000 更改为更合适的值)。
D) 更新 2:数组为 ^TArray
type
PIntegerArr3 = ^TIntegerArr3y;
TIntegerArr3y = array[0..1] of Integer;
var
FCapacity3,
FCount3: Integer;
FSortedList3: PIntegerArr3;
procedure ResizeArr3(var aCurrentArr: PIntegerArr3; const aNewCapacity: Integer);
var lNewArr: PIntegerArr3;
begin
GetMem(lNewArr, aNewCapacity*SizeOf(Integer));
if FCount3>0 // copy data too
then begin
if aNewCapacity<FCount3
then FCount3:=aNewCapacity; // shrink
Move(aCurrentArr^[0], lNewArr^[0], FCount3*SizeOf(Integer));
end;
FreeMem(aCurrentArr, FCapacity3*SizeOf(Integer));
FCapacity3:=aNewCapacity;
aCurrentArr:=lNewArr;
end;
procedure FreeArr3;
begin
if FCapacity3>0
then begin
FreeMem(FSortedList3, FCapacity3*SizeOf(Integer));
FSortedList3:=nil;
end;
end;
procedure Insert3(const _Value, _InsertPos: integer);
begin
if FCount3 = FCapacity3
then ResizeArr3(FSortedList3, FCapacity3 + 100000);
Move(FSortedList3^[_InsertPos], FSortedList3^[_InsertPos+1], SizeOf(Integer) * (FCount3 - _InsertPos));
FSortedList3^[_InsertPos] := _Value;
Inc(FCount3);
end;
从步骤 C) 获得的速度无!
结论:FastMove或算法改变,已达到内存移动速度的“物理”极限!
我使用的是 Delphi XE3,在 System.pas 中,第 5307 行:
(* ***** BEGIN LICENSE BLOCK *****
*
* The assembly function Move is licensed under the CodeGear license terms.
*
* The initial developer of the original code is Fastcode
*
* Portions created by the initial developer are Copyright (C) 2002-2004
* the initial developer. All Rights Reserved.
*
* Contributor(s): John O'Harrow
*
* ***** END LICENSE BLOCK ***** *)
procedure Move(const Source; var Dest; Count: NativeInt);
实际上,Delphi 中已经准备好了一些 Fastcode 例程,但包括那些直接从他们的网站(或从我上面包含的链接)下载的例程,差异最大,几乎 50%(奇怪)。
关于arrays - 如何有效地处理数组中的多次插入?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/19097601/
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