Question

我在解决Code Jam问题时给Julia一个机会，在这种情况下，来自2010年第1C轮的https://code.google.com/codejam/contest/619102/dashboard）绳索内联网

解决方案基本上是：

for tc = 1:int(readline())
    n = int(readline())
    a = [map(int, split(readline())) for _ = 1:n]
    ans = 0

    for (i, x) in enumerate(a)
        for y in a[i + 1:end]
            ans += (x[1] - y[1]) * (x[2] - y[2]) < 0
        end
    end

    println("Case #", tc, ": ", ans)
end

然而，与c ++和python中的解决方案相比，大输入的时间结果并不是非常令人印象深刻：

julia
real    0m6.196s
user    0m6.028s
sys     0m0.373s

c++
real    0m0.392s
user    0m0.338s
sys     0m0.053s


pypy
real    0m0.529s
user    0m0.507s
sys     0m0.016s

情况发生变化，当我用随机数替换文件输入时（虽然仍比c ++慢）：

julia
real    0m3.065s
user    0m2.868s
sys     0m0.338s

c++
real    0m1.413s
user    0m1.348s
sys     0m0.055s

pypy
real    0m22.491s
user    0m22.257s
sys     0m0.160s

我有什么方法可以优化Julia中的文件读取时间（我使用的是v0.3.7）？

Answer 1

所以我对大输入（time cat A-large-practice.in | julia original.jl）的基线时间是

real    0m2.730s
user    0m2.683s
sys     0m0.351s

在我的系统上，Julia需要0.2秒才能开始运行文件。将代码放在函数中可能是最重要的第一步 - 这意味着一切都不是全局的，这可能会因类型推理挣扎而损害性能。这让我陷入real 2.044s。

第二个问题实际上是朱莉娅类型推理的一个缺陷，原因不同。基本上，列表推导+ map =某种类型的不稳定性。由于必须检查类型，因此传播以使算法稍后变慢。修复程序只是a = Vector{Int}[map(int, split(readline())) for _ = 1:n]，然后会给我real 0m0.474s。

大部分时间用于Julia启动和map行，并实际打印Case #。如果我真的将map行扩展为for循环，我可以将其研磨为real 0m0.411s，但这似乎不值得。

Julia文件输入读取速度

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