Question

我正在玩朱莉娅的十进制到二进制转换器'bin（）'，希望提高性能。我需要使用BigInts来解决这个问题，并在我的文件中使用bigInt调用bin（）输出正确的二进制表示;但是，调用类似于bin（）函数的函数会花费一分钟的时间，而bin（）则需要大约0.003秒。为什么会有这么大的差异？

function binBase(x::Unsigned, pad::Int, neg::Bool)
    i = neg + max(pad,sizeof(x)<<3-leading_zeros(x))
    a = Array(Uint8,i)
    while i > neg
        a[i] = '0'+(x&0x1)
        x >>= 1
        i -= 1
    end
    if neg; a[1]='-'; end
    ASCIIString(a)
end



function bin1(x::BigInt, pad::Int)
    y = bin(x)
end



function bin2(x::BigInt, pad::Int,a::Array{Uint8,1}, neg::Bool)
    while pad > neg
        a[pad] = '0'+(x&0x1)
        x >>= 1
        pad -= 1
    end
    if neg; a[1]='-'; end
    ASCIIString(a)
end




function test()
    a = Array(Uint8,1000001)
    x::BigInt= 2
    x = (x^1000000)


    @time bin1(x,1000001)
    @time bin2(x,1000001,a,true)

end

test()

Answer 1

正如Felipe Lema所指出的，Base将BigInt打印到GMP，它可以打印BigInts而不用它们进行任何中间计算 - 用BigInts进行大量计算以找出它们的数字非常慢并最终分配大量内存。底线：对于像Int64这样的东西来说，做x >>= 1非常有效，但对BigInts这样的东西来说效率不高。

Answer 2

使用julia's profiling tools我可以看到Base.bin正在调用来自libGMP的C函数，该函数具有各种特定于机器的优化（某处here为mpn_get_str is being called）。

@profile bin1(x,1000001)
Profile.print()
Profile.clear()
@profile bin2(x,1000001,a,true)
Profile.print()
Profile.clear()

我还可以看到字节分配的巨大差异（bin1：1000106，bin2：62648125016），这需要更多的分析和调整，但我想前一段足以得到答案。

朱莉娅：基本功能比同类功能快10,000倍

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