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while循环和递归占用的时间

tail-recursion recursion performance scala

Raman Mishra · 技术社区 · 6 年前

例如:如果我在一开始为循环编写代码,那么它比递归要花更多的时间,反之亦然。在这两个过程中所花费的时间之间的差异是显著的大约30到40倍。

我的问题are:-

循环和递归的顺序重要吗?
有什么和印刷有关的吗?

下面是我在同一个文件中的代码,我使用的语言是scala?

  def count(x: Int): Unit = {
    if (x <= 1000) {
      print(s"$x ")
      count(x + 1)
    }
  }

  val t3 = System.currentTimeMillis()
  count(1)
  val t4 = System.currentTimeMillis()
  println(s"\ntime taken by the recursion look = ${t4 - t3} mili second")

  var c = 1

  val t1 = System.currentTimeMillis()
  while(c <= 1000)
    {
      print(s"$c ")
      c+=1
    }
  val t2 = System.currentTimeMillis()

  println(s"\ntime taken by the while loop = ${t2 - t1} mili second")

在这种情况下,递归和while循环所用的时间分别为986ms和20ms。

当我切换循环和递归的位置,即先循环再递归时,递归和while循环所用的时间分别是1.69秒和28毫秒。

编辑1: 如果递归代码在上面,我可以看到bufferWriter的相同行为。但当递归在循环之下时就不是这样了。当递归低于循环时,所用的时间几乎相同,相差2到3毫秒。

2 回复 | 直到 6 年前

Andrey Tyukin 6 年前

抛开前几次迭代,让JIT有时间醒来并进行热点优化
多轮测量
随机化每轮中变量的顺序,以避免与垃圾收集器的周期发生任何“灾难性共振”
最好不要在计算机上运行任何其他程序

大致如下:

def compare(
  xs: Array[(String, () => Unit)],
  maxRepsPerBlock: Int = 10000,
  totalRounds: Int = 100000,
  warmupRounds: Int = 1000
): Unit = {
  val n = xs.size
  val times: Array[Long] = Array.ofDim[Long](n)
  val rng = new util.Random
  val indices = (0 until n).toList
  var totalReps: Long = 0

  for (round <- 1 to totalRounds) {
    val order = rng.shuffle(indices)
    val reps = rng.nextInt(maxRepsPerBlock / 2) + maxRepsPerBlock / 2
    for (i <- order) {
      var r = 0
      while (r < reps) {
        r += 1
        val start = System.currentTimeMillis
        (xs(i)._2)()
        val end = System.currentTimeMillis
        if (round > warmupRounds) {
          times(i) += (end - start)
        }
      }
    }
    if (round > warmupRounds) {
      totalReps += reps
    }
  }

  for (i <- 0 until n) {
    println(f"${xs(i)._1}%20s : ${times(i) / totalReps.toDouble}")
  }
}

def gaussSumWhile(n: Int): Long = {
  var acc: Long = 0
  var i = 0
  while (i <= n) {
    acc += i
    i += 1
  }
  acc
}

@annotation.tailrec
def gaussSumRec(n: Int, acc: Long = 0, i: Int = 0): Long = {
  if (i <= n) gaussSumRec(n, acc + i, i + 1)
  else acc 
}

compare(Array(
  ("while", { () => gaussSumWhile(1000) }),
  ("@tailrec", { () => gaussSumRec(1000) })
))

下面是它打印的内容:

           while : 6.737733046257334E-5
        @tailrec : 6.70325653896487E-5

粗略地

Tim 6 年前

Scala不编译成机器代码,而是编译成“Java虚拟机”(JVM)的字节码,然后JVM在本机处理器上解释代码。JVM使用多种机制来优化频繁运行的代码,最终将频繁调用的函数(“热点”)转换为纯机器代码。

另外,如评论中所述,执行任何类型的I/O都会使计时变得非常不可靠,因为I/O有阻塞的危险。如果可能的话,写一个不做任何阻塞的测试用例。