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我在这里有一个案例,其中 switch 语句包含大约 40 个案例,每个案例根据输入返回不同的配置对象。此方法显示为指标中的圈复杂度太高,通常我会将其更改为处理程序对象的映射。但是这个 switch 位于一段性能至关重要的代码中,所以我想出了一个问题,即 HashMap 查找和处理程序调用如何与 switch 块执行性能进行比较。有人比较过吗?值得考虑吗?或者对于有限数量的 int 键是否有更快的查找对象?
干杯,
凯
最佳答案
似乎搜索值比 switch 方法稍快。
因此,如果您的代码更改经常集中在散列方法上,如果它经过改进并且不会经常更改,您可以使用 switch 方法而不会后悔。如果您的应用程序由多个程序员开发,您应该更喜欢散列方法而不是 prevent future bugs .
开关版本:27.32191395 ns。哈希版本:26.98444367 ns。
使用哈希获得的时间:1.23%。
我使用以下代码对其进行了测试:
导入 java.util.Random;
/**
* @author ruslan.lopez
*/
public class CyclomaticVsHash {
private static final Random RNG = new Random();
static int[] myHash = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11,
12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28,
29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40 };
/**
* @param args
* the command line arguments
*/
public static void main(String[] args) {
long iterations = 100000000;
warmUp(iterations);
System.out.println("Cycle1");
double individualTime = getAverageTimePerIterationc1(iterations);
iterations = 10000;
double totalTime = getTotalTimec1(iterations);
System.out.println("ns/iteration: " + individualTime);
System.out.println("Total time for " + iterations + " runs: "
+ totalTime);
System.out.println("Cycle2");
iterations = 100000000;
warmUp(iterations);
double individualTime1 = getAverageTimePerIterationc2(iterations);
iterations = 10000;
double totalTime1 = getTotalTimec2(iterations);
System.out.println("ns/iteration: " + individualTime1);
System.out.println("Total time for " + iterations + " runs: "
+ totalTime1);
}
public static void warmUp(long iterations) {
System.out.println("Starting warmup");
for (int i = 0; i < iterations; i++) {
runCycles();
runCycles1();
}
}
public static double getAverageTimePerIterationc1(long iterations) {
// test
System.out.println("Starting individual time test");
long timeTaken = 0;
for (int i = 0; i < iterations; i++) {
long startTime = System.nanoTime();
runCycles();
timeTaken += System.nanoTime() - startTime;
}
return (double) timeTaken / iterations;
}
public static long getTotalTimec1(long iterations) {
// test
System.out.println("Starting total time test");
long timeTaken = 0;
for (int i = 0; i < iterations; i++) {
long startTime = System.nanoTime();
runCycles();
timeTaken += System.nanoTime() - startTime;
}
return timeTaken;
}
public static double getAverageTimePerIterationc2(long iterations) {
// test
System.out.println("Starting individual time test");
long timeTaken = 0;
for (int i = 0; i < iterations; i++) {
long startTime = System.nanoTime();
runCycles1();
timeTaken += System.nanoTime() - startTime;
}
return (double) timeTaken / iterations;
}
public static long getTotalTimec2(long iterations) {
// test
System.out.println("Starting total time test");
long timeTaken = 0;
for (int i = 0; i < iterations; i++) {
long startTime = System.nanoTime();
runCycles1();
timeTaken += System.nanoTime() - startTime;
}
return timeTaken;
}
private static void runCycles() {
Integer num = RNG.nextInt();
int newnum;
switch (num) {
case 1:
newnum = num * 1;
break;
case 2:
newnum = num * 2;
break;
case 3:
newnum = num * 3;
break;
case 4:
newnum = num * 4;
break;
case 5:
newnum = num * 5;
break;
case 6:
newnum = num * 6;
break;
case 7:
newnum = num * 7;
break;
case 8:
newnum = num * 8;
break;
case 9:
newnum = num * 9;
break;
case 10:
newnum = num * 10;
break;
case 11:
newnum = num * 11;
break;
case 12:
newnum = num * 12;
break;
case 13:
newnum = num * 13;
break;
case 14:
newnum = num * 14;
break;
case 15:
newnum = num * 15;
break;
case 16:
newnum = num * 16;
break;
case 17:
newnum = num * 17;
break;
case 18:
newnum = num * 18;
break;
case 19:
newnum = num * 19;
break;
case 20:
newnum = num * 20;
break;
case 21:
newnum = num * 21;
break;
case 22:
newnum = num * 22;
break;
case 23:
newnum = num * 23;
break;
case 24:
newnum = num * 24;
break;
case 25:
newnum = num * 25;
break;
case 26:
newnum = num * 26;
break;
case 27:
newnum = num * 7;
break;
case 28:
newnum = num * 28;
break;
case 29:
newnum = num * 29;
break;
case 30:
newnum = num * 30;
break;
case 31:
newnum = num * 31;
break;
case 32:
newnum = num * 32;
break;
case 33:
newnum = num * 33;
break;
case 34:
newnum = num * 34;
break;
case 35:
newnum = num * 35;
break;
case 36:
newnum = num * 36;
break;
case 37:
newnum = num * 37;
break;
case 38:
newnum = num * 38;
break;
case 39:
newnum = num * 39;
break;
default:
newnum = num * 40;
break;
}
}
private static void runCycles1() {
Integer num = RNG.nextInt();
int nwenum = num > 0 && num < 39
? myHash[num - 1]
: myHash[39];
}
}
关于java switch 圈复杂度与性能,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/16177842/
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在最近的一次考试中,我们得到了一个函数来计算在未排序的 ArrayList 中出现了多少个 double (不是原始 double,而是一个项目出现两次的次数)。 我正确地确定了 Big O 复杂度为
以下循环的大 O 复杂度是多少: for each vertex u ∈ C do for each vertex v ∈ C and v > u do 我在这里做的是想象以下集合 {
我想对条款进行排序,使每个条款都是下一个条款的大 O √n√logn √n log( n^30) n/〖(logn)〗^2 〖16〗^(log√n) 谁能帮忙找到顺序? 最佳答案 claim :16
我正在尝试计算此选择排序实现的大 O 时间复杂度: void selectionsort(int a[], int n) { int i, j, mini
我是一名优秀的程序员,十分优秀!