嵌套For循环性能优化案例

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);

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：

变量	实例化(次数)	初始化(次数)	比较(次数)	自增(次数)
i	1	1	1000	1000
j	1000	1000	1000 * 100	1000 * 100
k	1000 * 100	1000 * 100	1000 * 100 * 10	1000 * 100 * 10

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：

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：

变量	实例化(次数)	初始化(次数)	比较(次数)	自增(次数)
i	1	1	10	10
j	10	10	10 * 100	10 * 100
k	10 * 100	10 * 100	10 * 100 * 1000	10 * 100 * 1000

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：

变量	实例化(次数)	初始化(次数)	比较(次数)	自增(次数)
i	1	1	10	10
j	1	10	10 * 100	10 * 100
k	1	10 * 100	10 * 100 * 1000	10 * 100 * 1000

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。

测试代码：

为了让效果更明显，加大了循环次数。

public class LoopOptimizeDemo
{
    public static void main(String[] args){
        testA();
        testB();
        testC();
    }
    
    public static void testA(){ // 未优化前
        long start = System.nanoTime();
        for(int i = 0; i < 10000; i++)
            for(int j = 0; j < 1000; j++)
                for(int k = 0; k < 10; k++)
                    ;
        System.out.println("testA time>>"+(System.nanoTime()-start)+"ns");
    }

    public static void testB(){ // 方案一
        long start = System.nanoTime();
        for(int i = 0; i < 10; i++)
            for(int j = 0; j < 1000; j++)
                for(int k = 0; k < 10000; k++)
                    ;
        System.out.println("testB time>>"+(System.nanoTime()-start)+"ns");
    }
    
    public static void testC(){ // 方案二
        long start = System.nanoTime();
        int i, j, k;
        for(i = 0; i < 10; i++)
            for(j = 0; j < 1000; j++)
                for(k = 0; k < 10000; k++)
                    ;
        System.out.println("testC time>>"+(System.nanoTime()-start)+"ns");
    }
}

---------- 运行Java ----------
testA time>>9970757ns
testB time>>6865587ns
testC time>>6221953ns

输出完成 (耗时 0 秒) - 正常终止

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。测试机器的配置不同，结果可能会不同；循环次数越大，效果越明显，各位看官请自行测试。

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。