按位运算性能,如何提高

时间:2015-03-01 10:33:38

标签: c# performance bitwise-operators bitwise-and

我有一个简单的任务:确定将一些数字(字节数组长度)编码为字节数组并编码最终值所需的字节数(实现本文:Encoded Length and Value Bytes)。

最初我写了一个完成任务的快速方法:

public static Byte[] Encode(Byte[] rawData, Byte enclosingtag) {
    if (rawData == null) {
        return new Byte[] { enclosingtag, 0 };
    }
    List<Byte> computedRawData = new List<Byte> { enclosingtag };
    // if array size is less than 128, encode length directly. No questions here
    if (rawData.Length < 128) {
        computedRawData.Add((Byte)rawData.Length);
    } else {
        // convert array size to a hex string
        String hexLength = rawData.Length.ToString("x2");
        // if hex string has odd length, align it to even by prepending hex string
        // with '0' character
        if (hexLength.Length % 2 == 1) { hexLength = "0" + hexLength; }
        // take a pair of hex characters and convert each octet to a byte
        Byte[] lengthBytes = Enumerable.Range(0, hexLength.Length)
                .Where(x => x % 2 == 0)
                .Select(x => Convert.ToByte(hexLength.Substring(x, 2), 16))
                .ToArray();
        // insert padding byte, set bit 7 to 1 and add byte count required
        // to encode length bytes
        Byte paddingByte = (Byte)(128 + lengthBytes.Length);
        computedRawData.Add(paddingByte);
        computedRawData.AddRange(lengthBytes);
    }
    computedRawData.AddRange(rawData);
    return computedRawData.ToArray();
}

这是一个旧代码,写得很糟糕。

现在我正在尝试使用按位运算符或BitConverter类来优化代码。以下是按位版本的示例:

public static Byte[] Encode2(Byte[] rawData, Byte enclosingtag) {
    if (rawData == null) {
        return new Byte[] { enclosingtag, 0 };
    }
    List<Byte> computedRawData = new List<Byte>(rawData);
    if (rawData.Length < 128) {
        computedRawData.Insert(0, (Byte)rawData.Length);
    } else {
        // temp number
        Int32 num = rawData.Length;
        // track byte count, this will be necessary further
        Int32 counter = 1;
        // simply make bitwise AND to extract byte value
        // and shift right while remaining value is still more than 255
        // (there are more than 8 bits)
        while (num >= 256) {
            counter++;
            computedRawData.Insert(0, (Byte)(num & 255));
            num = num >> 8;
        }
        // compose final array
        computedRawData.InsertRange(0, new[] { (Byte)(128 + counter), (Byte)num });
    }
    computedRawData.Insert(0, enclosingtag);
    return computedRawData.ToArray();
}

以及BitConverter类的最终实现:

public static Byte[] Encode3(Byte[] rawData, Byte enclosingtag) {
    if (rawData == null) {
        return new Byte[] { enclosingtag, 0 };
    }
    List<Byte> computedRawData = new List<Byte>(rawData);
    if (rawData.Length < 128) {
        computedRawData.Insert(0, (Byte)rawData.Length);
    } else {
        // convert integer to a byte array
        Byte[] bytes = BitConverter.GetBytes(rawData.Length);
        // start from the end of a byte array to skip unnecessary zero bytes
        for (int i = bytes.Length - 1; i >= 0; i--) {
            // once the byte value is non-zero, take everything starting
            // from the current position up to array start.
            if (bytes[i] > 0) {
                // we need to reverse the array to get the proper byte order
                computedRawData.InsertRange(0, bytes.Take(i + 1).Reverse());
                // compose final array
                computedRawData.Insert(0, (Byte)(128 + i + 1));
                computedRawData.Insert(0, enclosingtag);
                return computedRawData.ToArray();
            }
        }
    }
    return null;
}

所有方法都按预期完成工作。我使用Stopwatch class页面中的示例来衡量效果。性能测试让我感到惊讶。我的测试方法执行了1000次运行的方法来编码一个字节数组(实际上只有数组sixe),其中包含10万个元素,平均时间为:

  • 编码 - 约200毫秒
  • Encode2 - 约270ms
  • Encode3 - 约320ms

我个人喜欢方法Encode2,因为代码看起来更具可读性,但其性能并不是那么好。

问题:你有什么建议改善Encode2方法性能或提高Encode可读性?

任何帮助将不胜感激。

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更新:感谢所有参与此主题的人。我考虑了所有建议并最终得到了这个解决方案:

public static Byte[] Encode6(Byte[] rawData, Byte enclosingtag) {
    if (rawData == null) {
        return new Byte[] { enclosingtag, 0 };
    }
    Byte[] retValue;
    if (rawData.Length < 128) {
        retValue = new Byte[rawData.Length + 2];
        retValue[0] = enclosingtag;
        retValue[1] = (Byte)rawData.Length;
    } else {
        Byte[] lenBytes = new Byte[3];
        Int32 num = rawData.Length;
        Int32 counter = 0;
        while (num >= 256) {
            lenBytes[counter] = (Byte)(num & 255);
            num >>= 8;
            counter++;
        }
        // 3 is: len byte and enclosing tag
        retValue = new byte[rawData.Length + 3 + counter];
        rawData.CopyTo(retValue, 3 + counter);
        retValue[0] = enclosingtag;
        retValue[1] = (Byte)(129 + counter);
        retValue[2] = (Byte)num;
        Int32 n = 3;
        for (Int32 i = counter - 1; i >= 0; i--) {
            retValue[n] = lenBytes[i];
            n++;
        }
    }
    return retValue;
}

最终我从列表移到固定大小的字节数组。针对相同数据集的平均时间现在约为65毫秒。看起来列表(不是按位操作)给了我一个显着的性能损失。

2 个答案:

答案 0 :(得分:2)

这里的主要问题几乎可以肯定是List的分配,以及插入新元素时所需的分配,以及最后将列表转换为数组的时间。此代码可能大部分时间都花在垃圾收集器和内存分配器上。使用与不使用按位运算符可能意味着相比之下很少,我会研究减少首先分配的内存量的方法。

一种方法是发送对预先分配的字节数组的引用,以及索引到数组中的位置,而不是分配和返回数据,然后返回一个整数,告诉你写了多少字节。处理大型数组通常比处理许多小型对象更有效。正如其他人所提到的,使用分析器,并查看代码花费时间的位置。

因为我提到的优化将使您的代码本质上更低级别,并且更接近于您通常在C中所做的事情,但是在可读性和性能之间通常存在折衷。

答案 1 :(得分:2)

使用“反向,追加,反向”而不是“在前面插入”,并预先分配所有内容,它可能是这样的:(未经测试)

public static byte[] Encode4(byte[] rawData, byte enclosingtag) {
    if (rawData == null) {
        return new byte[] { enclosingtag, 0 };
    }
    List<byte> computedRawData = new List<byte>(rawData.Length + 6);
    computedRawData.AddRange(rawData);
    if (rawData.Length < 128) {
        computedRawData.InsertRange(0, new byte[] { enclosingtag, (byte)rawData.Length });
    } else {
        computedRawData.Reverse();
        // temp number
        int num = rawData.Length;
        // track byte count, this will be necessary further
        int counter = 1;
        // simply cast to byte to extract byte value
        // and shift right while remaining value is still more than 255
        // (there are more than 8 bits)
        while (num >= 256) {
            counter++;
            computedRawData.Add((byte)num);
            num >>= 8;
        }
        // compose final array
        computedRawData.Add((byte)num);
        computedRawData.Add((byte)(counter + 128));
        computedRawData.Add(enclosingtag);
        computedRawData.Reverse();
    }
    return computedRawData.ToArray();
}

我不确定它是否会更快,但它会有意义 - 现在昂贵的“前插入”操作基本上是避免的,除非只有其中一个(可能)不足以平衡两个逆转。)

另一个想法是以另一种方式将前面的插入物限制为仅一次:收集所有必须插入的东西然后再进行一次。可能看起来像这样:(未经测试)

public static byte[] Encode5(byte[] rawData, byte enclosingtag) {
    if (rawData == null) {
        return new byte[] { enclosingtag, 0 };
    }
    List<byte> computedRawData = new List<byte>(rawData);
    if (rawData.Length < 128) {
        computedRawData.InsertRange(0, new byte[] { enclosingtag, (byte)rawData.Length });
    } else {
        // list of all things that will be inserted
        List<byte> front = new List<byte>(8);
        // temp number
        int num = rawData.Length;
        // track byte count, this will be necessary further
        int counter = 1;
        // simply cast to byte to extract byte value
        // and shift right while remaining value is still more than 255
        // (there are more than 8 bits)
        while (num >= 256) {
            counter++;
            front.Insert(0, (byte)num);  // inserting in tiny list, not so bad
            num >>= 8;
        }
        // compose final array
        front.InsertRange(0, new[] { (byte)(128 + counter), (byte)num });
        front.Insert(0, enclosingtag);
        computedRawData.InsertRange(0, front);
    }
    return computedRawData.ToArray();
}

如果它不够好或没有帮助(或者如果情况更糟 - 嘿,可能),我会尝试提出更多想法。