Question

我正在测试一种新的方法来替换我的旧方法，并做了一些速度测试。现在，当我看到我看到的图表时，每次迭代所花费的时间大幅下降。

现在我想知道为什么会这样。我的问题是，我的显卡接管繁重的工作，但是第一个函数迭代n次，第二个函数（蓝色的）没有一次迭代，但是＃34;重的＆＃34;计算工作与双打。

如果需要系统详细信息：操作系统：Mac OS X 10.10.4 核心：2.8 GHz Intel Core i7（4x） GPU：AMD Radeon R9 M370X 2048 MB

如果您需要这两个功能：

新人：

private static int sumOfI(int i) {
    int factor;
    float factor_ = (i + 1) / 2;

    factor = (int) factor_;

    return (i % 2 == 0) ? i * factor + i / 2 : i * factor;
}

老一：

private static int sumOfIOrdinary(int j) {
    int result = 0;
    for (int i = 1; i <= j; i++) {
        result += i;
    }
    return result;
}

澄清我的问题：为什么处理时间急剧下降？

编辑：我至少了解一下成本等等。我可能没有解释我的测试方法足够好。我有一个简单的for循环，在这个测试中从0到1000计数，我将每个值输入1个方法并记录它所花费的时间（对于整个循环执行），然后我对其他方法做了同样的事情。

因此，在循环达到大约500之后，相同的方法执行的时间要少得多。

Answer 1

Java没有在图形卡上计算任何东西（没有其他框架或类的帮助）。你认为这个“重”计算对于今天的cpu来说有点容易（即使划分有点棘手）。因此，速度取决于生成的字节码和运行程序时的Java优化，主要取决于Big-O表示法。

你的方法sumOfI只是要执行的x语句所以这是O（1），无论你的i有多大，它总是只有这个x语句。但sumOfIOrdinary使用一个循环及其O（n），这将使用y语句+ i语句，具体取决于输入。

因此，从理论和最差的种姓sumOfI总是更快sumOfIOrdinary。您还可以在字节码视图中看到此问题。 sumOfI仅对cpu进行了一些load和add以及multiply调用。但是对于循环，字节码也使用goto并且需要返回到旧地址并且需要再次执行行，这将花费时间。

在i = 500000的VM上，第一种方法需要<1毫秒，第二种方法因为循环需要2-4毫秒。

解释Big-O-Notation的链接：

为什么一次又一次地运行相同的功能时我的处理时间会下降（增加值）？

1 个答案: