多重循环优化
来源:互联网 发布:python 遗传算法 股票 编辑:程序博客网 时间:2024/05/17 22:47
- 首先我们看一段代码:
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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);
}
}
}
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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。
- 解决过程
(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:
原来代码中:i需要比较1000次,j需要比较1000*100次,k需要比较1000*100*10次。
总的比较次数是1000+1000*100+10*100*1000次
现在优化方案一:但是k需要比较10次,j需要比较10*100次,i需要比较10*100*1000次。
总的比较次数是10+10*100+10*100*1000次
所以后面的代码比前面的代码少比较1000+1000*100-(10+10*100)次!
(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:
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
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。
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