Question

我需要将任意整数（即bigint）转换为数字，因此我可以通过索引访问它们。

我发现自己（a）在两种可能的算法实现之间徘徊：

open System

let toDigits (x:bigint) =
    x.ToString() 
    |> Seq.map (fun c -> (int c) - (int '0'))
    |> Seq.toArray

let toDigits' (x:bigint) =
    seq {
        let x' = ref x
        while !x' <> 0I do
            yield (int (!x' % 10I))
            x' := !x' / 10I
    } |> Seq.toArray |> Seq.rev

哪一个最快我嘟??为了帮助我回答这个问题，我设计了一个简单的profile方法

let profile f times = 
    let x = ref 0
    while !x < times do
        incr x
        f (bigint !x) |> ignore

当与F＃Interactive＆＃39; #time混淆时产生以下输出：

> profile toDigits 10000000;;
Real: 00:00:11.609, CPU: 00:00:11.606, GC gen0: 825, gen1: 1, gen2: 0
val it : unit = ()
> profile toDigits' 10000000;;
Real: 00:00:28.891, CPU: 00:00:28.844, GC gen0: 1639, gen1: 3, gen2: 0
val it : unit = ()

这清楚地表明了toDigit的优越性。我想知道为什么，所以我要问我的同伴F＃溢出者，从现在开始我应该做些什么。

在一个典型的Java程序中，我只需启动一个分析器（例如jvisualvm）并让它告诉我在某种CPU采样视图中哪些是热门方法。我想这与我在常规项目中使用.fs文件开发完全相同。因为我在F＃Interactive中，我有点迷失了。我应该将.NET Profiler（在本例中为ANTS Memory Profiler）附加到F＃Interactive吗？这种软件开发有什么特殊的工作流程吗？

Answer 1

也许这不是你想要的答案，但在函数式编程的世界中，任务的正确选择（算法，数据结构......）可能会带来更多优点，而不是.NET Profiler可能提供的任何类似OOP的微观代码分析。

为了说明我的观点，在您的演示案例中，选择在toDigits和toDigits'函数中使用序列进行操作是很难证明的。如果我们选择保留在数组空间内，则可以将等效功能表示为

let toDigits'' (x: bigint) =
    x.ToString().ToCharArray() |> Array.map (fun c -> int(c) - int('0'))

现在转到FSI提供的分析，我们可以观察

> profile toDigits 10000000;;
Real: 00:00:13.020, CPU: 00:00:13.000, GC gen0: 1649, gen1: 2, gen2: 0

> profile toDigits'' 10000000;;
Real: 00:00:02.334, CPU: 00:00:02.343, GC gen0: 604, gen1: 1, gen2: 0

因此，我们得到了 5.6倍的加速，这是因为有更好的数据结构选择可供使用，而FSI分析器就像这个事实的确认一样。

Answer 2

在一个典型的Java程序中，我只需要启动一个分析器（例如jvisualvm）并让它告诉我在某种CPU采样视图中哪些是热门方法。我想这与我在常规项目中使用.fs文件开发完全相同。因为我在F＃Interactive，我有点迷失。

使用fsx文件和F＃Interactive并不意味着您应该完全放弃编译项目。我会将Build Action中的File Properties更改为Compile，以便直接编译fsx文件。我们需要在某些地方使用条件编译，例如

#if INTERACTIVE
#time "on";;
#endif

编译代码的好处是：

您可以使用Visual Studio分析器获取有关程序中热点的统计信息。
您可以使用ILSpy反编译程序。有时，IL或甚至等效的C＃代码可以让您深入了解程序的行为方式。

随着代码的发展，您可以考虑将核心功能移至fs文件，并在fsx个文件中保留快速分析功能。

回到您的示例，toDigits'的改进是避免使用引用：

let toDigits'' (x:bigint) =
    let rec loop x acc =
        if x <> 0I then
            loop (x/10I) (int(x%10I)::acc)
        else acc
    loop x [] |> List.toArray

结果显示，toDigits''比toDigits'快1.5倍，比toDigits慢1.5倍。

由于toDigit上没有使用任何算术运算，因此很难超越bigint。 toDigit的一个明显缺点是它在负bigint s上给出了毫无意义的结果。

F＃scripts / F＃interactive中的性能调优

2 个答案: