Tag: 性能

Scala中的模式匹配如何在字节码级别实现？

Scala中的模式匹配如何在字节码级别实现？ 它是否就像一系列if (x instanceof Foo)构造，还是其他的？ 它的性能影响是什么？ 例如，给定以下代码（来自Scala示例页面46-48）， eval方法的等效Java代码将如何显示？ abstract class Expr case class Number(n: Int) extends Expr case class Sum(e1: Expr, e2: Expr) extends Expr def eval(e: Expr): Int = e match { case Number(x) => x case Sum(l, r) => eval(l) + eval(r) } PS我可以读取Java字节码，所以一个字节码表示对我来说就足够了，但是对其他读者来说可能会更好地知道它是怎么样的Java代码。 PPS Scala编程书籍是否给出了有关Scala如何实现的类似问题的答案？ 我已经订购了这本书，但还没有到。

“申请”家庭是否真的没有vector化？

所以我们习惯于对每个R新用户说“ apply不是vector化的，查看Patrick Burns R Inferno Circle 4 ”（我引用）： 一个常见的反应是在应用系列中使用一个函数。 这不是 vector化，而是循环隐藏 。 apply函数在其定义中有一个for循环。 lapply函数隐藏循环，但执行时间往往大致等于明确的for循环。 实际上，快速查看apply源代码揭示了循环： grep("for", capture.output(getAnywhere("apply")), value = TRUE) ## [1] " for (i in 1L:d2) {" " else for (i in 1L:d2) {" 那么到目前为止，但看一下lapply或vapply实际上揭示了一个完全不同的画面： lapply ## function (X, FUN, …) ## { ## FUN <- match.fun(FUN) ## if (!is.vector(X) || is.object(X)) ## X […]

编码实践使编译器/优化器能够制作更快的程序

很多年前，C编译器不是特别聪明。 作为一种解决方法，K＆R发明了register关键字，向编译器暗示，将这个variables保存在内部寄存器中可能是个好主意。 他们还让高等运营商帮助生成更好的代码。 随着时间的推移，编译器成熟了。 他们变得非常聪明，因为他们的stream程分析使他们能够做出更好的决定，哪些价值在寄存器中比你可能做的更好。 register关键字变得不重要。 由于别名问题，FORTRAN可能比C更快。 从理论上讲，仔细编码，可以绕过这个限制，使优化器生成更快的代码。 哪些编码实践可以使编译器/优化器生成更快的代码？ 确定你使用的平台和编译器，将不胜感激。 为什么这项技术似乎工作？ 示例代码是鼓励。 这是一个相关的问题 [编辑]这个问题不是关于整个过程的简介，而是优化。 假设程序编写正确，编译完全优化，testing投入生产。 您的代码中可能存在一些构造，禁止优化器尽其所能地完成最好的工作。 你可以做什么重构，将删除这些禁令，并允许优化器生成更快的代码？ [编辑] 偏移相关链接

减lessHaskell程序中的垃圾收集暂停时间

我们正在开发一个接收和转发“消息”的程序，同时保留这些消息的临时logging，以便它可以在需要时告诉你消息历史。 消息是数字标识的，通常大小在1千字节左右，我们需要保留成千上万条消息。 我们希望优化这个程序的延迟：发送和接收消息之间的时间必须低于10毫秒。 该程序用Haskell编写，并与GHC编译。 但是，我们发现垃圾收集暂停对我们的延迟要求来说太长了：在我们的现实世界程序中超过100毫秒。 以下程序是我们的应用程序的简化版本。 它使用Data.Map.Strict来存储消息。 消息是由Int标识的ByteString 。 按增加的数字顺序插入1000000条消息，并且不断移除最旧的消息以保持历史最多20万条消息。 module Main (main) where import qualified Control.Exception as Exception import qualified Control.Monad as Monad import qualified Data.ByteString as ByteString import qualified Data.Map.Strict as Map data Msg = Msg !Int !ByteString.ByteString type Chan = Map.Map Int ByteString.ByteString message :: Int -> Msg message n = Msg […]

在C ++中，我应该费心去cachingvariables，还是让编译器进行优化？ （混叠）

考虑下面的代码（ p是unsigned char*的types，而bitmap->width是一些整数types，它是未知的，取决于我们使用的外部库的版本）： for (unsigned x = 0; x < static_cast<unsigned>(bitmap->width); ++x) { *p++ = 0xAA; *p++ = 0xBB; *p++ = 0xCC; } 它是值得优化它[..] 有没有这样的情况下，可以写出更有效的结果： unsigned width(static_cast<unsigned>(bitmap->width)); for (unsigned x = 0; x < width; ++x) { *p++ = 0xAA; *p++ = 0xBB; *p++ = 0xCC; } …或者这是编译器优化这个微不足道的？ 你认为什么是“更好”的代码？ 编者注（艾克）：对于那些想知道三文治文本的人来说，原来的这个问题，如同所说的那样，离危险的地方很近，尽pipe得到了正面的反馈，但却非常接近封闭。 这些已经被打破了。 但是，请不要惩罚处理这些问题的答复者。

如何检查哪些锁在桌子上

我们如何检查哪些数据库锁应用于查询批次的哪些行？ 任何突出表行级locking的工具实时？ DB：SQL Server 2005

删除string中第一个字符的最快方法

假设我们有以下string string data= "/temp string"; 如果我们想删除第一个字符/我们可以通过很多方法来完成，比如： data.Remove(0,1); data.TrimStart('/'); data.Substring(1); 但是..真的我不知道哪一个有最好的algorithm，并做得更快.. 有一个是最好的还是全部都是一样的？

为什么“使用严格”在这个例子中提高了10倍的性能？

在扩展String.prototype性能的问题之后，我非常感兴趣，因为在String.prototype方法中添加"use strict"可以提高性能10倍。 bergi的解释很短，并没有解释给我。 为什么两种几乎相同的方法之间有如此巨大的差异，只有顶部的"use strict"才有所不同？ 你能否更详细地解释这个理论？ String.prototype.count = function(char) { var n = 0; for (var i = 0; i < this.length; i++) if (this[i] == char) n++; return n; }; String.prototype.count_strict = function(char) { "use strict"; var n = 0; for (var i = 0; i < this.length; i++) if (this[i] == char) n++; […]

如何解决缓慢的Java SecureRandom？

如果你想在Java中使用密码强的随机数，你可以使用SecureRandom 。 不幸的是， SecureRandom可能非常慢。 如果它在Linux上使用/dev/random ，它会阻塞等待足够的熵build立。 你如何避免performance的惩罚？ 有没有人使用罕见的math作为解决这个问题？ 有人可以证实这个性能问题已经在JDK 6中解决了吗？

为什么这个F＃代码很慢？

C＃和F＃中的Levenshtein实现。 C＃版本比两个约1500字符的string要快10倍。 C＃：69毫秒，F＃867毫秒。 为什么？ 据我所知，他们做的是完全一样的东西？ 如果是发行版或debugging版，则无关紧要。 编辑：如果有人来这里专门寻找编辑距离的实施，它被打破。 工作代码在这里 。 C＃ ： private static int min3(int a, int b, int c) { return Math.Min(Math.Min(a, b), c); } public static int EditDistance(string m, string n) { var d1 = new int[n.Length]; for (int x = 0; x < d1.Length; x++) d1[x] = x; var d0 = new […]