Question

我在解决Problem 205的Project Euler时发现了这一点。问题如下：

  彼得有九个四面（金字塔）骰子，每个骰子都有编号为1,2,3,4的面孔。   科林有六个六面（立方体）骰子，每个骰子都有编号为1,2,3,4,5,6的面孔。
     彼得和科林掷骰子并比较总数：总得分最高。如果总数相等，结果就是平局。

金字塔皮特击败立方科林的几率是多少？将您的答案四舍五入到0.abcdefg
形式的七位小数

我用Guava写了一个天真的解决方案：

import com.google.common.collect.Sets;
import com.google.common.collect.ImmutableSet;

import java.math.BigDecimal;
import java.math.RoundingMode;
import java.util.*;
import java.util.stream.Collectors;

public class Problem205 {
    public static void main(String[] args) {
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        List<Integer> peter = Sets.cartesianProduct(Collections.nCopies(9, ImmutableSet.of(1, 2, 3, 4)))
                .stream()
                .map(l -> l
                        .stream()
                        .mapToInt(Integer::intValue)
                        .sum())
                .collect(Collectors.toList());
        List<Integer> colin = Sets.cartesianProduct(Collections.nCopies(6, ImmutableSet.of(1, 2, 3, 4, 5, 6)))
                .stream()
                .map(l -> l
                        .stream()
                        .mapToInt(Integer::intValue)
                        .sum())
                .collect(Collectors.toList());

        long startTime2 = System.currentTimeMillis();
        // IMPORTANT BIT HERE! v
        long solutions = peter
                .stream()
                .mapToLong(p -> colin
                        .stream()
                        .filter(c -> p > c)
                        .count())
                .sum();

        // IMPORTANT BIT HERE! ^
        System.out.println("Counting solutions took " + (System.currentTimeMillis() - startTime2) + "ms");

        System.out.println("Solution: " + BigDecimal
                .valueOf(solutions)
                .divide(BigDecimal
                                .valueOf((long) Math.pow(4, 9) * (long) Math.pow(6, 6)),
                        7,
                        RoundingMode.HALF_UP));
        System.out.println("Found in: " + (System.currentTimeMillis() - startTime) + "ms");
    }
}

我突出显示的代码使用简单的filter()，count()和sum()，在Java 9中的运行速度似乎比Java 8快得多。具体来说，Java 8计算解决方案在我的机器上37465ms。 Java 9大约需要16000毫秒，无论是运行使用Java 8编译的文件还是使用Java 9编译的文件都是一样的。

如果我将流代码替换为看似确切的预流等效代码：

long solutions = 0;
for (Integer p : peter) {
    long count = 0;
    for (Integer c : colin) {
        if (p > c) {
            count++;
        }
    }
    solutions += count;
}

它在大约35000ms内计算解决方案，Java 8和Java 9之间没有可测量的差异。

我在这里缺少什么？为什么Java 9中的代码编码速度要快得多，为什么不是for循环？

我正在运行Ubuntu 16.04 LTS 64位。我的Java 8版本：

java version "1.8.0_131"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_131-b11)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.131-b11, mixed mode)

我的Java 9版本：

java version "9"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 9+181)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 9+181, mixed mode)

Answer 1

1。为什么流在JDK 9上运行得更快

JDK 8中的

Stream.count()实现是rather dumb：它只是遍历整个流，为每个元素添加1L。

这在JDK 9中是fixed。尽管错误报告说明了SIZED流，但新代码也改进了非大小的流。

如果用Java 8样式的实现.count()替换.mapToLong(e -> 1L).sum()，即使在JDK 9上它也会再次变慢。

2。为什么天真循环工作缓慢

当您将所有代码放在main方法中时，它无法有效地进行JIT编译。此方法仅执行一次，它在解释器中开始运行，之后，当JVM检测到热循环时，它从解释模式切换到移动编译。这称为堆栈替换（OSR）。

OSR编译通常不像常规编译方法那样优化。我之前已详细解释过，请参阅this和this回答。

如果将内部循环放在单独的方法中，JIT将生成更好的代码：

    long solutions = 0;
    for (Integer p : peter) {
        solutions += countLargerThan(colin, p);
    }

    ...

    private static int countLargerThan(List<Integer> colin, int p) {
        int count = 0;
        for (Integer c : colin) {
            if (p > c) {
                count++;
            }
        }
        return count;
    }

在这种情况下，countLargerThan方法将正常编译，并且性能将优于JDK 8和JDK 9上的流。

为什么使用流的代码在Java 9中的运行速度比Java 8快得多？

1 个答案:

1。为什么流在JDK 9上运行得更快

2。为什么天真循环工作缓慢