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前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站通俗易懂风趣幽默忍不住分享一下给大家。点击跳转到教程。1 案例描述 某日在JavaEye上看到一道面试题题目是这样的请对以下的代码进行优化 Java代码 for (int i 0; i 1000; i) for (int j 0; j 100; j) for (int k 0; k 10; k) testFunction (i, j, k); for (int i 0; i 1000; i)for (int j 0; j 100; j)for (int k 0; k 10; k)testFunction (i, j, k);注为了同后面的内容一致这里对原题目进行了部分修改2 案例分析 从给出的代码可知不论如何优化testFunction执行的次数都是相同的该部分不存在优化的可能。那么代码的优化只能从循环变量i、j、k的实例化、初始化、比较、自增等方面的耗时上进行分析。 首先我们先分析原题代码循环变量在实例化、初始化、比较、自增等方面的耗时情况 变量实例化(次数)初始化(次数)比较(次数)自增(次数)i1110001000j100010001000 * 1001000 * 100k1000 * 1001000 * 1001000 * 100 * 101000 * 100 * 10 注由于单次耗时视不同机器配置而不同上表相关耗时采用处理的次数进行说明 该代码的性能优化就是尽可能减少循环变量i、j、k的实例化、初始化、比较、自增的次数同时不能引进其它可能的运算耗时。3 解决过程 从案例分析对于原题代码我们提出有两种优化方案3.1 优化方案一 代码如下 Java代码 for (int i 0; i 10; i) for (int j 0; j 100; j) for (int k 0; k 1000; k) testFunction (k, j, i); for (int i 0; i 10; i)for (int j 0; j 100; j)for (int k 0; k 1000; k)testFunction (k, j, i);该方案主要是将循环次数最少的放到外面循环次数最多的放里面这样可以最大程度的注3个不同次数的循环变量共有6种排列组合情况此种组合为最优减少相关循环变量的实例化次数、初始化次数、比较次数、自增次数方案耗时情况如下 变量实例化(次数)初始化(次数)比较(次数)自增(次数)i111010j101010 * 10010 * 100k10 * 10010 * 10010 * 100 * 100010 * 100 * 10003.2 优化方案二 代码如下 Java代码 int i, j, k; for (i 0; i 10; i) for (j 0; j 100; j) for (k 0; k 1000; k) testFunction (k, j, i); int i, j, k;
for (i 0; i 10; i)for (j 0; j 100; j)for (k 0; k 1000; k)testFunction (k, j, i);该方案在方案一的基础上将循环变量的实例化放到循环外这样可以进一步减少相关循环变量的实例化次数方案耗时情况如下 变量实例化(次数)初始化(次数)比较(次数)自增(次数)i111010j11010 * 10010 * 100k110 * 10010 * 100 * 100010 * 100 * 10004 解决结果 那么提出的优化方案是否如我们分析的那样有了性能上的提升了呢我们编写一些测试代码进行验证数据更能说明我们的优化效果。4.1 测试代码 Java代码 public static void testFunction(int i, int j, int k) { System.out.print(); // 注该方法不影响整体优化这里只有简单输出 } public static void testA() { long start System.nanoTime(); for (int i 0; i 1000; i) for (int j 0; j 100; j) for (int k 0; k 10; k) testFunction(i, j, k); System.out.println(testA time (System.nanoTime() - start)); } public static void testB() { long start System.nanoTime(); for (int i 0; i 10; i) for (int j 0; j 100; j) for (int k 0; k 1000; k) testFunction(k, j, i); System.out.println(testB time (System.nanoTime() - start)); } public static void testC() { long start System.nanoTime(); int i; int j; int k; for (i 0; i 10; i) for (j 0; j 100; j) for (k 0; k 1000; k) testFunction(k, j, i); System.out.println(testC time (System.nanoTime() - start)); } public static void testFunction(int i, int j, int k) {System.out.print(); // 注该方法不影响整体优化这里只有简单输出}public static void testA() {long start System.nanoTime();for (int i 0; i 1000; i)for (int j 0; j 100; j)for (int k 0; k 10; k)testFunction(i, j, k);System.out.println(testA time (System.nanoTime() - start));}public static void testB() {long start System.nanoTime();for (int i 0; i 10; i)for (int j 0; j 100; j)for (int k 0; k 1000; k)testFunction(k, j, i);System.out.println(testB time (System.nanoTime() - start));}public static void testC() {long start System.nanoTime();int i;int j;int k;for (i 0; i 10; i)for (j 0; j 100; j)for (k 0; k 1000; k)testFunction(k, j, i);System.out.println(testC time (System.nanoTime() - start));
}4.2 测试结果 1、测试机器配置Pentium(R) Dual-Core CPU E5400 2.70GHz 2.70GHz, 2GB内存 2、循环变量i、j、k循环次数分别为10、100、1000进行5组测试测试结果如下 第1组第2组第3组第4组第5组原方案171846271173250166173910870173199875173725328方案一168839312168466660168372616168310190168041251方案二168001838169141906168230655169421766168240748 从上面的测试结果来看优化后的方案明显性能优于原方案达到了优化的效果。但优化方案二并没有如我们预期的优于方案一其中第2、4、5组的数据更是比方案一差怀疑可能是循环次数太少以及测试环境相关因素影响下出现的结果。 3、重新调整循环变量i、j、k循环次数分别为20、200、2000进行5组测试测试结果如下 第1组第2组第3组第4组第5组原方案13553972031358978176135812828113501936821354786598方案一13434827041348410388134397803713479191561340697793方案二13424275281343897887134266246213421240481336266453 从上面的测试结果来看优化后的方案基本符合我们的预期结果。5 总结 从案例分析和解决过程中的三个表的分析可知优化方案一和优化方案二的性能都比原代码的性能好其中优化方案二的性能是最好的。在嵌套For循环中将循环次数多的循环放在内侧循环次数少的循环放在外侧其性能会提高减少循环变量的实例化其性能也会提高。从测试数据可知对于两种优化方案如果在循环次数较少的情况下其运行效果区别不大但在循环次数较多的情况下其效果就比较明显了。6 参考资料 [1] http://www.javaeye.com/topic/762312 [2] http://www.javaeye.com/topic/632481