首先:
我问这个问题只是为了好玩和渴望学习。我不得不承认我喜欢搞微观优化(虽然他们从未在我的任何开发中导致任何显着的速度提升)。
DateTime.DayOfWeek
方法并不代表我的任何应用程序的瓶颈。
非常不可能成为其他任何问题。如果有人认为这种方法对他的应用程序的性能有影响, 他应该考虑When to optimize然后,他应该进行分析。
使用ILSpy反编译DateTime
类,我们了解DateTime.DayOfWeek
的实现方式:
[__DynamicallyInvokable]
public DayOfWeek DayOfWeek
{
[__DynamicallyInvokable, TargetedPatchingOptOut("Performance critical to inline across NGen image boundaries")]
get
{
return (DayOfWeek)((this.InternalTicks / 864000000000L + 1L) % 7L);
}
}
public long Ticks
{
[__DynamicallyInvokable, TargetedPatchingOptOut("Performance critical to inline this type of method across NGen image boundaries")]
get
{
return this.InternalTicks;
}
}
此方法执行以下操作:
与当天对应的刻度除以一天中现有的刻度数。
我们在前面的结果中加1,以便7的除法余数在0到6之间。
这是计算星期几的唯一方法吗?
是否有可能重新实现这一目标以使其运行得更快?
答案 0 :(得分:72)
让我们做一些调整。
TimeSpan.TicksPerDay
(864000000000)
: DayOfWeek
现在可以表示为:
public DayOfWeek DayOfWeek
{
get
{
return (DayOfWeek)(((Ticks>>14) / 52734375 + 1L) % 7L);
}
}
我们正在使用模7,52734375 % 7
它是1.所以,上面的代码等于:
public static DayOfWeek dayOfWeekTurbo(this DateTime date)
{
return (DayOfWeek)(((date.Ticks >> 14) + 1) % 7);
}
直观地说,它有效。但是我们用代码
来证明它public static void proof()
{
DateTime date = DateTime.MinValue;
DateTime max_date = DateTime.MaxValue.AddDays(-1);
while (date < max_date)
{
if (date.DayOfWeek != date.dayOfWeekTurbo())
{
Console.WriteLine("{0}\t{1}", date.DayOfWeek, date.dayOfWeekTurbo());
Console.ReadLine();
}
date = date.AddDays(1);
}
}
如果你愿意,你可以运行它,但我保证你工作正常。
好的,唯一剩下的就是一些基准测试。
这是一种辅助方法,以使代码更清晰:
public static IEnumerable<DateTime> getAllDates()
{
DateTime d = DateTime.MinValue;
DateTime max = DateTime.MaxValue.AddDays(-1);
while (d < max)
{
yield return d;
d = d.AddDays(1);
}
}
我想它不需要解释。
public static void benchDayOfWeek()
{
DateTime[] dates = getAllDates().ToArray();
// for preventing the compiler doing things that we don't want to
DayOfWeek[] foo = new DayOfWeek[dates.Length];
for (int max_loop = 0; max_loop < 10000; max_loop+=100)
{
Stopwatch st1, st2;
st1 = Stopwatch.StartNew();
for (int i = 0; i < max_loop; i++)
for (int j = 0; j < dates.Length; j++)
foo[j] = dates[j].DayOfWeek;
st1.Stop();
st2 = Stopwatch.StartNew();
for (int i = 0; i < max_loop; i++)
for (int j = 0; j < dates.Length; j++)
foo[j] = dates[j].dayOfWeekTurbo();
st2.Stop();
Console.WriteLine("{0},{1}", st1.ElapsedTicks, st2.ElapsedTicks);
}
Console.ReadLine();
Console.WriteLine(foo[0]);
}
<强>输出:强>
96,28
172923452,50884515
352004290,111919170
521851120,168153321
683972846,215554958
846791857,264187194
1042803747,328459950
Monday
如果我们使用数据创建图表,它看起来像这样:
╔══════════════════════╦════════════════════╦═════════════════════╦═════════════╗
║ Number of iterations ║ Standard DayOfWeek ║ Optimized DayOfWeek ║ Speedup ║
╠══════════════════════╬════════════════════╬═════════════════════╬═════════════╣
║ 0 ║ 96 ║ 28 ║ 3.428571429 ║
║ 100 ║ 172923452 ║ 50884515 ║ 3.398351188 ║
║ 200 ║ 352004290 ║ 111919170 ║ 3.145165301 ║
║ 300 ║ 521851120 ║ 168153321 ║ 3.103424404 ║
║ 400 ║ 683972846 ║ 215554958 ║ 3.1730787 ║
║ 500 ║ 846791857 ║ 264187194 ║ 3.205272156 ║
║ 600 ║ 1042803747 ║ 328459950 ║ 3.174827698 ║
╚══════════════════════╩════════════════════╩═════════════════════╩═════════════╝
快3倍。
注意:代码是使用Visual Studio 2013,Release模式编译的,并且在应用程序关闭时运行。 (当然包括VS)。
我在a toshiba Satellite C660-2JK中运行了测试, 英特尔®酷睿™i3-2350M处理器和Windows®7家庭高级版64位。
编辑:
当注意到Jon Skeet时,此方法在不在日期边界时会失败。
由于Jon Skeet对此答案的评论,
当
dayOfWeekTurbo
不在日期边界时,它会失败。例如, 考虑new DateTime(2014, 3, 11, 21, 39, 30)
- 你的方法认为 这是星期五,实际上是星期二。 “我们正在以模数工作 7“是错误的方式,基本上...通过删除额外的 除法,白天的日期 。
我决定编辑它。
如果我们更改proof()
方法,
public static void proof()
{
DateTime date = DateTime.MinValue;
DateTime max_date = DateTime.MaxValue.AddSeconds(-1);
while (date < max_date)
{
if (date.DayOfWeek != date.dayOfWeekTurbo2())
{
Console.WriteLine("{0}\t{1}", date.DayOfWeek, date.dayOfWeekTurbo2());
Console.ReadLine();
}
date = date.AddSeconds(1);
}
}
失败!
Jon Skeet是对的。 让我们按照Jon Skeet的建议来应用该部门。
public static DayOfWeek dayOfWeekTurbo2(this DateTime date)
{
return (DayOfWeek)((((date.Ticks >> 14) / 52734375L )+ 1) % 7);
}
另外,我们更改方法getAllDates()
。
public static IEnumerable<DateTime> getAllDates()
{
DateTime d = DateTime.MinValue;
DateTime max = DateTime.MaxValue.AddHours(-1);
while (d < max)
{
yield return d;
d = d.AddHours(1);
}
}
benchDayOfWeek()
public static void benchDayOfWeek()
{
DateTime[] dates = getAllDates().ToArray();
DayOfWeek[] foo = new DayOfWeek[dates.Length];
for (int max_loop = 0; max_loop < 10000; max_loop ++)
{
Stopwatch st1, st2;
st1 = Stopwatch.StartNew();
for (int i = 0; i < max_loop; i++)
for (int j = 0; j < dates.Length; j++)
foo[j] = dates[j].DayOfWeek;
st1.Stop();
st2 = Stopwatch.StartNew();
for (int i = 0; i < max_loop; i++)
for (int j = 0; j < dates.Length; j++)
foo[j] = dates[j].dayOfWeekTurbo2();
st2.Stop();
Console.WriteLine("{0},{1}", st1.ElapsedTicks, st2.ElapsedTicks);
}
Console.ReadLine();
Console.WriteLine(foo[0]);
}
它还会更快吗?答案是是
<强>输出:强>
90,26
43772675,17902739
84299562,37339935
119418847,47236771
166955278,72444714
207441663,89852249
223981096,106062643
275440586,125110111
327353547,145689642
363908633,163442675
407152133,181642026
445141584,197571786
495590201,217373350
520907684,236609850
511052601,217571474
610024381,260208969
637676317,275558318
╔══════════════════════╦════════════════════╦════════════════════════╦═════════════╗
║ Number of iterations ║ Standard DayOfWeek ║ Optimized DayOfWeek(2) ║ Speedup ║
╠══════════════════════╬════════════════════╬════════════════════════╬═════════════╣
║ 1 ║ 43772675 ║ 17902739 ║ 2.445026708 ║
║ 2 ║ 84299562 ║ 37339935 ║ 2.257624766 ║
║ 3 ║ 119418847 ║ 47236771 ║ 2.528090817 ║
║ 4 ║ 166955278 ║ 72444714 ║ 2.304588821 ║
║ 5 ║ 207441663 ║ 89852249 ║ 2.308697504 ║
║ 6 ║ 223981096 ║ 106062643 ║ 2.111781205 ║
║ 7 ║ 275440586 ║ 125110111 ║ 2.201585338 ║
║ 8 ║ 327353547 ║ 145689642 ║ 2.246923958 ║
║ 9 ║ 363908633 ║ 163442675 ║ 2.226521519 ║
║ 10 ║ 407152133 ║ 181642026 ║ 2.241508433 ║
║ 11 ║ 445141584 ║ 197571786 ║ 2.25306251 ║
║ 12 ║ 495590201 ║ 217373350 ║ 2.279903222 ║
║ 13 ║ 520907684 ║ 236609850 ║ 2.201546909 ║
║ 14 ║ 511052601 ║ 217571474 ║ 2.348895246 ║
║ 15 ║ 610024381 ║ 260208969 ║ 2.344363391 ║
║ 16 ║ 637676317 ║ 275558318 ║ 2.314124725 ║
╚══════════════════════╩════════════════════╩════════════════════════╩═════════════╝
快2倍。