[编程技巧] 巧用CPU缓存优化代码:数组 vs. 链表
来源:互联网 发布:台湾人不是中国人 知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 00:08
一个常见的编程问题: 遍历同样大小的数组和链表, 哪个比较快? 如果按照大学教科书上的算法分析方法,你会得出结论,这2者一样快, 因为时间复杂度都是 O(n)。 但是在实践中, 这2者却有极大的差异。 通过下面的分析你会发现, 其实数组比链表要快很多。
首先介绍一个概念:memory hierarchy (存储层次结构),电脑中存在多种不同的存储器,如下表
- CPU 寄存器 – immediate access (0-1个CPU时钟周期)
- CPU L1 缓存 – fast access (3个CPU时钟周期)
- CPU L2 缓存 – slightly slower access (10个CPU时钟周期)
- 内存 (RAM) – slow access (100个CPU时钟周期)
- 硬盘 (file system) – very slow (10,000,000个CPU时钟周期)
(数据来自 http://www.answers.com/topic/locality-of-reference)
各级别的存储器速度差异非常大,CPU寄存器速度是内存速度的100倍! 这就是为什么CPU产商发明了CPU缓存。 而这个CPU缓存,就是数组和链表的区别的关键所在。
CPU缓存会把一片连续的内存空间读入, 因为数组结构是连续的内存地址,所以数组全部或者部分元素被连续存在CPU缓存里面, 平均读取每个元素的时间只要3个CPU时钟周期。 而链表的节点是分散在堆空间里面的,这时候CPU缓存帮不上忙,只能是去读取内存,平均读取时间需要100个CPU时钟周期。 这样算下来,数组访问的速度比链表快33倍! (这里只是介绍概念,具体的数字因CPU而异)
因此,程序中尽量使用连续的数据结构,这样可以充分发挥CPU缓存的威力。 这种对缓存友好的算法称为 Cache-oblivious algorithm, 有兴趣可以参考相关资料。再举一个简单例子:
对比
for i in 0..n
for j in 0..m
for k in 0..p
C[i][j] = C[i][j] + A[i][k] * B[k][j];
和
for i in 0..n
for k in 0..p
for j in 0..m
C[i][j] = C[i][j] + A[i][k] * B[k][j];
虽然两者执行结果一样,算法复杂度也一样,但是你会发现第二种写法要快很多。
总结一下, 各种存储器的速度差异很大,在编程中绝对有必要考虑这个因素。 比如,内存速度比硬盘快1万倍,所以程序中应该尽量避免频繁的硬盘读写;CPU缓存比内存快几十倍,在程序中尽量多加利用。
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