我正在比较STL(g ++)priority_queue的性能,发现推送和弹出并不像我预期的那么快。请参阅以下代码:
#include <set>
#include <queue>
using namespace std;
typedef multiset<int> IntSet;
void testMap()
{
srand( 0 );
IntSet iSet;
for ( size_t i = 0; i < 1000; ++i )
{
iSet.insert(rand());
}
for ( size_t i = 0; i < 100000; ++i )
{
int v = *(iSet.begin());
iSet.erase( iSet.begin() );
v = rand();
iSet.insert(v);
}
}
typedef priority_queue<int> IntQueue;
void testPriorityQueue()
{
srand(0);
IntQueue q;
for ( size_t i = 0; i < 1000; ++i )
{
q.push(rand());
}
for ( size_t i = 0; i < 100000; ++i )
{
int v = q.top();
q.pop();
v = rand();
q.push(v);
}
}
int main(int,char**)
{
testMap();
testPriorityQueue();
}
我编译了这个-O3,然后运行了valgrind --tool = callgrind,KCachegrind testMap占总CPU的54% testPriorityQueue占用CPU的44%
(没有-O3 testMap比testPriorityQueue快很多) 大部分时间用于testPriorityQueue的函数称为
void std::__adjust_heap<__gbe_cxx::__normal_iterator<int*, std::vector<int, std::allocator<int> > >, long, int, std::less<int> >
该函数似乎是从pop()调用中调用的。
这个功能究竟做了什么?有没有办法通过使用不同的容器或分配器来避免它?
答案 0 :(得分:9)
优先级队列实现为heap:每次删除head元素时,必须“重新平衡”。在链接描述中,delete-min
是O(log n)
操作,因为min
(或head)元素是展平二叉树的根。
该集合通常实现为red-black tree,并且min元素将是最左边的节点(因此要么是叶子,要么最多只有一个右子节点)。因此,最多可以移动1个孩子,并且可以根据允许的不平衡程度,在多个pop
次呼叫中分摊再平衡。
请注意,如果堆有任何优势,它可能位于引用位置(因为它是连续的而不是基于节点的)。这正是可能更难以让callgrind更准确地测量的优点,因此我建议在接受此结果之前运行一些已经过时的实时基准测试。
答案 1 :(得分:2)
我已经实现了一个优先级队列,在使用-O3编译时似乎运行得更快。 也许只是因为编译器能够在STL情况下内联更多?
#include <set>
#include <queue>
#include <vector>
#include <iostream>
using namespace std;
typedef multiset<int> IntSet;
#define TIMES 10000000
void testMap()
{
srand( 0 );
IntSet iSet;
for ( size_t i = 0; i < 1000; ++i ) {
iSet.insert(rand());
}
for ( size_t i = 0; i < TIMES; ++i ) {
int v = *(iSet.begin());
iSet.erase( iSet.begin() );
v = rand();
iSet.insert(v);
}
}
typedef priority_queue<int> IntQueue;
void testPriorityQueue()
{
srand(0);
IntQueue q;
for ( size_t i = 0; i < 1000; ++i ) {
q.push( rand() );
}
for ( size_t i = 0; i < TIMES; ++i ) {
int v = q.top();
q.pop();
v = rand();
q.push(v);
}
}
template <class T>
class fast_priority_queue
{
public:
fast_priority_queue()
:size(1) {
mVec.resize(1); // first element never used
}
void push( const T& rT ) {
mVec.push_back( rT );
size_t s = size++;
while ( s > 1 ) {
T* pTr = &mVec[s];
s = s / 2;
if ( mVec[s] > *pTr ) {
T tmp = mVec[s];
mVec[s] = *pTr;
*pTr = tmp;
} else break;
}
}
const T& top() const {
return mVec[1];
}
void pop() {
mVec[1] = mVec.back();
mVec.pop_back();
--size;
size_t s = 1;
size_t n = s*2;
T& rT = mVec[s];
while ( n < size ) {
if ( mVec[n] < rT ) {
T tmp = mVec[n];
mVec[n] = rT;
rT = tmp;
s = n;
n = 2 * s;
continue;
}
++n;
if ( mVec[n] < rT ) {
T tmp = mVec[n];
mVec[n] = rT;
rT = tmp;
s = n;
n = 2 * s;
continue;
}
break;
}
}
size_t size;
vector<T> mVec;
};
typedef fast_priority_queue<int> MyQueue;
void testMyPriorityQueue()
{
srand(0);
MyQueue q;
for ( size_t i = 0; i < 1000; ++i ) {
q.push( rand() );
}
for ( size_t i = 0; i < TIMES; ++i ) {
int v = q.top();
q.pop();
v = rand();
q.push(v);
}
}
int main(int,char**)
{
clock_t t1 = clock();
testMyPriorityQueue();
clock_t t2 = clock();
testMap();
clock_t t3 = clock();
testPriorityQueue();
clock_t t4 = clock();
cout << "fast_priority_queue: " << t2 - t1 << endl;
cout << "std::multiset: " << t3 - t2 << endl;
cout << "std::priority_queue: " << t4 - t3 << endl;
}
在64位Linux上用g ++ 4.1.2标志:-O3编译时,这给了我:
fast_priority_queue: 260000
std::multiset: 620000
std::priority_queue: 490000