我已经看到很多关于SO与舍入浮点值相关的讨论,但考虑到效率方面没有可靠的Q& A.所以这就是:
将浮点值舍入到最接近的整数的最有效(但正确)方法是什么?
(int) (mFloat + 0.5);
或
Math.round(mFloat);
或
FloatMath.floor(mFloat + 0.5);
或其他什么?
最好我想使用标准java库中可用的东西,而不是我必须导入的一些外部库。
答案 0 :(得分:5)
根据我认为您所指的Q& A,各种方法的相对效率取决于您使用的平台。
但最重要的是:
Math.floor
/ StrictMath.floor
和参考文献:
答案 1 :(得分:4)
public class Main {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
measurementIteration();
}
}
public static void measurementIteration() {
long s, t1 = 0, t2 = 0;
float mFloat = 3.3f;
int f, n1 = 0, n2 = 0;
for (int i = 0; i < 1E4; i++) {
switch ((int) (Math.random() * 2)) {
case 0:
n1 += 1E4;
s = System.currentTimeMillis();
for (int k = 0; k < 1E4; k++)
f = (int) (mFloat + 0.5);
t1 += System.currentTimeMillis() - s;
break;
case 1:
n2 += 1E4;
s = System.currentTimeMillis();
for (int k = 0; k < 1E4; k++)
f = Math.round(mFloat);
t2 += System.currentTimeMillis() - s;
break;
}
}
System.out.println(String.format("(int) (mFloat + 0.5): n1 = %d -> %.3fms/1000", n1, t1 * 1000.0 / n1));
System.out.println(String.format("Math.round(mFloat) : n2 = %d -> %.3fms/1000", n2, t2 * 1000.0 / n2));
}
}
Java SE6上的输出:
(int) (mFloat + 0.5): n1 = 500410000 -> 0.003ms/1000
Math.round(mFloat) : n2 = 499590000 -> 0.022ms/1000
Java SE7上的输出(感谢 alex 获得结果):
(int) (mFloat + 0.5): n1 = 50120000 -> 0,002ms/1000
Math.round(mFloat) : n2 = 49880000 -> 0,002ms/1000
正如您所看到的,从SE6到SE7,Math.round
的性能有了很大提升。我认为在SE7中不再存在显着差异,你应该选择对你来说更具可读性的东西。
答案 2 :(得分:0)
我应该选择Math.round(mFloat)
因为它在方法中封装了舍入逻辑(即使它不是你的方法)。
根据其documentation,您编写的代码与Math.round
执行的代码相同(除了检查边框情况)。
无论如何,更重要的是算法的时间复杂度,而不是小型常数事物的时间......除非你编程的东西会被调用数百万次! :d
编辑:我不了解FloatMath。它来自JDK吗?
答案 3 :(得分:0)
您可以使用System.currentTimeMillis()
对其进行基准测试。你会发现差异太小了
答案 4 :(得分:0)
简单地添加0.5将给出负数的错误结果。有关更好的解决方案,请参阅Faster implementation of Math.round?。