嵌套For循环性能优化案例

这是闲聊中,同学偶然问起我的,在不加思索的情况下,给出了否定的答案,后来看了这个帖子才知道:

1 案例描述

某日,在JavaEye上看到一道面试题,题目是这样的:请对以下的代码进行优化

for (int i = 0; i < 1000; i++)  
    for (int j = 0; j < 100; j++)  
        for (int k = 0; k < 10; k++)  
            testFunction (i, j, k); 

(注:为了同后面的内容一致,这里对原题目进行了部分修改)

2 案例分析

从给出的代码可知,不论如何优化,testFunction执行的次数都是相同的,该部分不存在优化的可能。那么,代码的优化只能从循环变量i、j、k的实例化、初始化、比较、自增等方面的耗时上进行分析。

首先,我们先分析原题代码循环变量在实例化、初始化、比较、自增等方面的耗时情况:

(注:由于单次耗时视不同机器配置而不同,上表相关耗时采用处理的次数进行说明)

该代码的性能优化就是尽可能减少循环变量i、j、k的实例化、初始化、比较、自增的次数,同时,不能引进其它可能的运算耗时。

3 解决过程

从案例分析,对于原题代码,我们提出有两种优化方案:

3.1 优化方案一

for (int i = 0; i < 10; i++)  
    for (int j = 0; j < 100; j++)  
        for (int k = 0; k < 1000; k++)  
            testFunction (k, j, i); 

该方案主要是将循环次数最少的放到外面,循环次数最多的放里面,这样可以最大程度的(注:3个不同次数的循环变量共有6种排列组合情况,此种组合为最优)减少相关循环变量的实例化次数、初始化次数、比较次数、自增次数,方案耗时情况如下:

3.2 优化方案二

int i, j, k;  
for (i = 0; i < 10; i++)  
    for (j = 0; j < 100; j++)  
        for (k = 0; k < 1000; k++)  
            testFunction (k, j, i); 

该方案在方案一的基础上,将循环变量的实例化放到循环外,这样可以进一步减少相关循环变量的实例化次数,方案耗时情况如下:

4 解决结果

那么,提出的优化方案是否如我们分析的那样有了性能上的提升了呢?我们编写一些测试代码进行验证,数据更能说明我们的优化效果。

4.1 测试代码

public static void testFunction(int i, int j, int k) {  
        System.out.print("");   // 注:该方法不影响整体优化,这里只有简单输出  
    }  
 
    public static void testA() {  
        long start = System.nanoTime();  
        for (int i = 0; i < 1000; i++)  
            for (int j = 0; j < 100; j++)  
                for (int k = 0; k < 10; k++)  
                    testFunction(i, j, k);  
        System.out.println("testA time>>" + (System.nanoTime() - start));  
    }  
 
    public static void testB() {  
        long start = System.nanoTime();  
        for (int i = 0; i < 10; i++)  
            for (int j = 0; j < 100; j++)  
                for (int k = 0; k < 1000; k++)  
                    testFunction(k, j, i);  
        System.out.println("testB time>>" + (System.nanoTime() - start));  
    }  
 
    public static void testC() {  
        long start = System.nanoTime();  
        int i;  
        int j;  
        int k;  
        for (i = 0; i < 10; i++)  
            for (j = 0; j < 100; j++)  
                for (k = 0; k < 1000; k++)  
                    testFunction(k, j, i);  
        System.out.println("testC time>>" + (System.nanoTime() - start));  
} 

4.2 测试结果

1、测试机器配置:Pentium(R) Dual-Core CPU E5400 @2.70GHz 2.70GHz, 2GB内存;

2、循环变量i、j、k循环次数分别为10、100、1000,进行5组测试,测试结果如下:

从上面的测试结果来看,优化后的方案明显性能优于原方案,达到了优化的效果。但优化方案二并没有如我们预期的优于方案一,其中第2、4、5组的数据更是比方案一差,怀疑可能是循环次数太少,以及测试环境相关因素影响下出现的结果。

3、重新调整循环变量i、j、k循环次数分别为20、200、2000,进行5组测试,测试结果如下:

从上面的测试结果来看,优化后的方案基本符合我们的预期结果。

5 总结

从案例分析和解决过程中的三个表的分析可知,优化方案一和优化方案二的性能都比原代码的性能好,其中优化方案二的性能是最好的。在嵌套For循环中,将循环次数多的循环放在内侧,循环次数少的循环放在外侧,其性能会提高;减少循环变量的实例化,其性能也会提高。从测试数据可知,对于两种优化方案,如果在循环次数较少的情况下,其运行效果区别不大;但在循环次数较多的情况下,其效果就比较明显了。

从给出的代码可知,不论如何优化,testFunction执行的次数都是相同的,该部分不存在优化的可能。那么,代码的优化只能从循环变量i、j、k的实例化、初始化、比较、自增等方面的耗时上进行分析。

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