java性能优化之for循环
2017-06-08 00:00
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完成同样的功能,用不同的代码来实现,性能上可能会有比较大的差别,所以对于一些性能敏感的模块来说,对代码进行一定的优化还是很有必要的。今天就来说一下java代码优化的事情,今天主要聊一下对于for(while等同理)循环的优化。
作为三大结构之一的循环,在我们编写代码的时候会经常用到。循环结构让我们操作数组、集合和其他一些有规律的事物变得更加的方便,但是如果我们在实际开发当中运用不合理,可能会给程序的性能带来很大的影响。所以我们还是需要掌握一些技巧来优化我们的代码的。
for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
for (int j = 0; j < 10; j++) {
}
}
endTime = System.nanoTime();
System.out.println("外大内小耗时:"+ (endTime - stratTime));
应改为:
stratTime = System.nanoTime();
for (int i = 0; i <10 ; i++) {
for (int j = 0; j < 10000000; j++) {
}
}
endTime = System.nanoTime();
System.out.println("外小内大耗时:"+(endTime - stratTime));
两者耗时对比:
外大内小耗时:200192114
外小内大耗时:97995997
由以上对比可知,优化后性能提升了一倍,嵌套循环应该遵循“外小内大”的原则,这就好比你复制很多个小文件和复制几个大文件的区别。
for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
i=i*a*b;
}
endTime = System.nanoTime();
System.out.println("未提取耗时:"+(endTime - stratTime));
应改为:
stratTime = System.nanoTime();
c = a*b;
for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
i=i*c;
}
endTime = System.nanoTime();
System.out.println("已提取耗时:"+(endTime - stratTime));
两者耗时对比:
未提取耗时:45973050
已提取耗时:1955
代码中a+b与我们的循环无关,所以应该把它放到外面,避免重复计算,可以看出,优化后性能提升了好几个数量级,这些是不容忽视的。
for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
}
endTime = System.nanoTime();
System.out.println("未优化list耗时:"+(endTime - stratTime));
应改为:
stratTime = System.nanoTime();
int size = list.size();
for (int i = 0; i < size; i++) {
}
endTime = System.nanoTime();
System.out.println("优化list耗时:"+(endTime - stratTime));
两者耗时对比:
未优化list耗时:27375
优化list耗时:2444
list.size()每次循环都会被执行一次,这无疑会影响程序的性能,所以应该将其放到循环外面,用一个变量来代替,优化前后的对比也很明显。
for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
try {
} catch (Exception e) {
}
}
endTime = System.nanoTime();
System.out.println("在内部捕获异常耗时:"+(endTime - stratTime));
应改为:
stratTime = System.nanoTime();
try {
for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
}
} catch (Exception e) {
}
endTime = System.nanoTime();
System.out.println("在外部捕获异常耗时:"+(endTime - stratTime));
两者耗时对比:
在内部捕获异常耗时:12150142
在外部捕获异常耗时:1955
大家都知道,捕获异常是很耗资源的,所以不要讲try catch放到循环内部,优化后同样有好几个数量级的提升。
http://blog.csdn.net/feng88724/article/details/8042722
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
Java代码
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
代码如下:
Java代码
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
代码如下:
Java代码
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
Java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。
作为三大结构之一的循环,在我们编写代码的时候会经常用到。循环结构让我们操作数组、集合和其他一些有规律的事物变得更加的方便,但是如果我们在实际开发当中运用不合理,可能会给程序的性能带来很大的影响。所以我们还是需要掌握一些技巧来优化我们的代码的。
嵌套循环
stratTime = System.nanoTime();for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
for (int j = 0; j < 10; j++) {
}
}
endTime = System.nanoTime();
System.out.println("外大内小耗时:"+ (endTime - stratTime));
应改为:
stratTime = System.nanoTime();
for (int i = 0; i <10 ; i++) {
for (int j = 0; j < 10000000; j++) {
}
}
endTime = System.nanoTime();
System.out.println("外小内大耗时:"+(endTime - stratTime));
两者耗时对比:
外大内小耗时:200192114
外小内大耗时:97995997
由以上对比可知,优化后性能提升了一倍,嵌套循环应该遵循“外小内大”的原则,这就好比你复制很多个小文件和复制几个大文件的区别。
提取与循环无关的表达式
stratTime = System.nanoTime();for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
i=i*a*b;
}
endTime = System.nanoTime();
System.out.println("未提取耗时:"+(endTime - stratTime));
应改为:
stratTime = System.nanoTime();
c = a*b;
for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
i=i*c;
}
endTime = System.nanoTime();
System.out.println("已提取耗时:"+(endTime - stratTime));
两者耗时对比:
未提取耗时:45973050
已提取耗时:1955
代码中a+b与我们的循环无关,所以应该把它放到外面,避免重复计算,可以看出,优化后性能提升了好几个数量级,这些是不容忽视的。
消除循环终止判断时的方法调用
stratTime = System.nanoTime();for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
}
endTime = System.nanoTime();
System.out.println("未优化list耗时:"+(endTime - stratTime));
应改为:
stratTime = System.nanoTime();
int size = list.size();
for (int i = 0; i < size; i++) {
}
endTime = System.nanoTime();
System.out.println("优化list耗时:"+(endTime - stratTime));
两者耗时对比:
未优化list耗时:27375
优化list耗时:2444
list.size()每次循环都会被执行一次,这无疑会影响程序的性能,所以应该将其放到循环外面,用一个变量来代替,优化前后的对比也很明显。
异常捕获
stratTime = System.nanoTime();for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
try {
} catch (Exception e) {
}
}
endTime = System.nanoTime();
System.out.println("在内部捕获异常耗时:"+(endTime - stratTime));
应改为:
stratTime = System.nanoTime();
try {
for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
}
} catch (Exception e) {
}
endTime = System.nanoTime();
System.out.println("在外部捕获异常耗时:"+(endTime - stratTime));
两者耗时对比:
在内部捕获异常耗时:12150142
在外部捕获异常耗时:1955
大家都知道,捕获异常是很耗资源的,所以不要讲try catch放到循环内部,优化后同样有好几个数量级的提升。
http://blog.csdn.net/feng88724/article/details/8042722
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
Java代码
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:
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:
3.1 优化方案一
代码如下:
Java代码
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 |
代码如下:
Java代码
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 |
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
Java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:
第1组 | 第2组 | 第3组 | 第4组 | 第5组 | |
原方案 | 171846271 | 173250166 | 173910870 | 173199875 | 173725328 |
方案一 | 168839312 | 168466660 | 168372616 | 168310190 | 168041251 |
方案二 | 168001838 | 169141906 | 168230655 | 169421766 | 168240748 |
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:
第1组 | 第2组 | 第3组 | 第4组 | 第5组 | |
原方案 | 1355397203 | 1358978176 | 1358128281 | 1350193682 | 1354786598 |
方案一 | 1343482704 | 1348410388 | 1343978037 | 1347919156 | 1340697793 |
方案二 | 1342427528 | 1343897887 | 1342662462 | 1342124048 | 1336266453 |
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。
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