tuples - common-lisp 中有 'tuple' 等价物吗？

Question

在我的项目中我有很多坐标要处理，在二维情况下我发现(cons x y)的构造比(list x y)快和 (vector x y)。

但是，我不知道如何将 cons 扩展到 3D 或更进一步，因为我没有找到像 cons3 这样的东西。 common-lisp 中的快速 tuple 有什么解决方案吗？

为了说明，我做了以下测试:

* (time (loop repeat 10000 do (loop repeat 10000 collect (cons (random 10) (random 10)))))

Evaluation took:
  7.729 seconds of real time
  7.576000 seconds of total run time (7.564000 user, 0.012000 system)
  [ Run times consist of 0.068 seconds GC time, and 7.508 seconds non-GC time. ]
  98.02% CPU
  22,671,859,477 processor cycles
  3,200,156,768 bytes consed

NIL
* (time (loop repeat 10000 do (loop repeat 10000 collect (list (random 10) (random 10)))))

Evaluation took:
  8.308 seconds of real time
  8.096000 seconds of total run time (8.048000 user, 0.048000 system)
  [ Run times consist of 0.212 seconds GC time, and 7.884 seconds non-GC time. ]
  97.45% CPU
  24,372,206,280 processor cycles
  4,800,161,712 bytes consed

NIL
* (time (loop repeat 10000 do (loop repeat 10000 collect (vector (random 10) (random 10)))))

Evaluation took:
  8.460 seconds of real time
  8.172000 seconds of total run time (8.096000 user, 0.076000 system)
  [ Run times consist of 0.260 seconds GC time, and 7.912 seconds non-GC time. ]
  96.60% CPU
  24,815,721,033 processor cycles
  4,800,156,944 bytes consed

NIL

Answer 1

处理此类数据结构的一般方法是使用defstruct。这就是您在 Common Lisp 中创建数据结构的方式。所以，如果你想在三维空间中有一个点，你或多或少会这样做:

(defstruct point-3d x y z)

为什么这比数组更好:

1. 它正确地命名了事物。

2. 它创建了一堆您无论如何都会创建的有用的东西，例如访问器、用于测试某些数据是否属于这种类型的函数、用于构造这种类型的对象的函数以及其他一些好东西。

3. 类型比数组更复杂:您可以分别为每个槽指定类型。

4. 专门的打印功能，可以很好的打印你的数据。

为什么这比列表更好:

1. 您始终可以通过执行以下操作来要求结构表现为列表:

---

(defstruct (point-3d (:type list)) x y z)

• 所有与数组相同的东西。

---

优化问题:

您或许应该尝试探索其他替代方案。创建数组或等效内存印记的 cons 单元之间的区别不值得对其进行优化。如果您遇到与此特定操作有关的问题，您应该认为该任务通常无法管理。但实际上，我认为应该首先尝试对象池、记忆化和一般缓存等技术。

另一个要点:您没有告诉编译器尝试生成高效代码。您可以告诉编译器针对大小、速度或调试进行优化。在指定要尝试进行哪种优化之后，您应该真正衡量性能。

---

我写了一个快速测试看看有什么区别:

(defstruct point-3d
  (x 0 :type fixnum)
  (y 0 :type fixnum)
  (z 0 :type fixnum))

(defun test-struct ()
  (declare (optimize speed))
  (loop :repeat 1000000 :do
     (make-point-3d :x (random 10) :y (random 10) :y (random 10))))

(time (test-struct))

;; Evaluation took:
;;   0.061 seconds of real time
;;   0.060000 seconds of total run time (0.060000 user, 0.000000 system)
;;   98.36% CPU
;;   133,042,429 processor cycles
;;   47,988,448 bytes consed

(defun test-array ()
  (declare (optimize speed))
  (loop :repeat 1000000
     :for point :of-type (simple-array fixnum (3)) :=
     (make-array 3 :element-type 'fixnum) :do
     (setf (aref point 0) (random 10)
           (aref point 1) (random 10)
           (aref point 2) (random 10))))

(time (test-array))

;; Evaluation took:
;;   0.048 seconds of real time
;;   0.047000 seconds of total run time (0.046000 user, 0.001000 system)
;;   97.92% CPU
;;   104,386,166 processor cycles
;;   48,018,992 bytes consed

我的第一个测试版本出现了偏差，因为我忘记在第一次测试之前运行 GC，所以它因不得不回收上一次测试后留下的内存而处于不利地位。现在数字更加精确，并且还表明使用结构和数组之间几乎没有区别。

因此，再次按照我之前的建议:使用对象池、记忆化，以及您可能想到的任何其他优化技术。在这里优化是死路一条。