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首先來看一下問題,下面是很簡單的一段代碼,隨機生成一些數(shù)字,對其中大于 128 的元素求和,記錄并打印求和所用時間。
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Main
{
public static void main(String[] args)
{
// Generate data
int arraySize = 32768;
int data[] = new int[arraySize];
Random rnd = new Random(0);
for (int c = 0; c < arraySize; ++c)
data[c] = rnd.nextInt() % 256;
// !!! With this, the next loop runs faster
Arrays.sort(data);
// Test
long start = System.nanoTime();
long sum = 0;
for (int i = 0; i < 100000; ++i)
{
// Primary loop
for (int c = 0; c < arraySize; ++c)
{
if (data[c] >= 128)
sum += data[c];
}
}
System.out.println((System.nanoTime() - start) / 1000000000.0);
System.out.println("sum = " + sum);
}
}
我的運行結(jié)果:分別在對數(shù)組排序和不排序的前提下測試,在不排序時所用的時間比先排好序所用時間平均要多 10 ms。這不是巧合,而是必然的結(jié)果。
問題就出在那個if
判斷上面,在舊文順序、條件、循環(huán)語句的底層解釋中其實已經(jīng)提到了造成這種結(jié)果的原因,只是舊文中沒有拿出具體的例子來說明。
為了把這個問題搞明白,需要先對流水線
有一定的了解。計算機是指令流驅(qū)動的,執(zhí)行的是一個一個的指令,而執(zhí)行一條指令,又要經(jīng)過取指、譯碼、執(zhí)行、訪存、寫回、更新
六個階段(不同的劃分方式所包含的階段不一樣)。
六個階段使用的硬件基本是不一樣的,如果一條指令執(zhí)行完再去執(zhí)行另一條指令,那么在這段時間里會有很多硬件處于空閑狀態(tài),要使計算機的速度變快,那么就不能讓硬件停下來,所以有了流水線技術(shù)。
流水線技術(shù)通過將指令重疊來實現(xiàn)幾條指令并行處理,下圖表示的是三階段指令時序,即把一個指令分為三個階段。在第一條指令的 B 階段,A 階段相關(guān)的硬件是空閑的,于是可以將第二條指令的 A 階段提前操作。
很明顯,這種設(shè)計大幅提高了指令運行的效率,聰明的你可能發(fā)現(xiàn)問題了,要是不知道下一條指令是什么怎么辦,那提前的階段也就白干了,那樣流水線不就失效了?沒錯,這就是導致開篇問題的原因。
讓流水線出問題的情況有三種:1、數(shù)據(jù)相關(guān)
,后一條指令需要用到前一條指令的運算結(jié)果;2、控制相關(guān)
,比如無條件跳轉(zhuǎn),跳轉(zhuǎn)的地址需要在譯碼階段才能知道,所以跳轉(zhuǎn)之后已經(jīng)被取出的指令流水就需要清空;3、結(jié)構(gòu)相關(guān)
,由于一些指令需要的時鐘周期長(比如浮點運算等),長時間占用硬件,導致之后的指令無法進入譯碼等階段,即它們在爭用同一套硬件。
代碼中的if (data[c] >= 128)
翻譯成機器語言就是跳轉(zhuǎn)指令,處理器事先并不知道要跳轉(zhuǎn)到哪個分支,那難道就等知道了才開始下一條指令的取指工作嗎?處理器選擇了假裝知道會跳轉(zhuǎn)到哪個分支(不是謙虛,是真的假裝知道),如果猜中了是運氣好,而沒有猜中那就浪費一點時間重新來干。
沒有排序的數(shù)組,元素是隨機排列的,每次data[c] >= 128
的結(jié)果也是隨機的,前面的經(jīng)驗就不可參考,所以下一次執(zhí)行到這里理論上還是會有 50% 的可能會猜錯,猜錯了肯定就需要花時間來修改犯下的錯誤,自然就會浪費更多的時間。
對于排好序的數(shù)組,開始幾次也需要靠猜,但是猜著猜著發(fā)現(xiàn)有規(guī)律啊,每次都是往同一個分支跳轉(zhuǎn),所以以后基本上每次都能猜中,當遍歷到與 128 分界的地方,才會出現(xiàn)猜不中的情況,但是猜幾次之后,發(fā)現(xiàn)這又有規(guī)律啊,每次都是朝著另外一個相同分支走的。
雖然都會猜錯,但是在排好序的情況下猜錯的幾率遠遠小于未排序時的幾率,最終呈現(xiàn)的結(jié)果就是處理排序數(shù)組比未排序數(shù)組快,其原因就是流水線發(fā)生了大量的控制相關(guān)現(xiàn)象,下面通俗一點,加深一下理解。
遠在他方心儀多年的姑娘突然告訴你,其實她也喜歡你,激動的你三天三夜睡不著覺,決定開車前往她的城市,要和她待在一起,但是要去的路上有很多很多岔路,你只能使用的某某地圖導航,作為老司機并且懷著立馬要見到愛人心情的你,開車超快,什么樣罰單都不在乎了。
地圖定位已經(jīng)跟不上你的速度了,為了盡快到達,遇到岔路你都是隨機選一條路前進,遺憾的是,自己的選擇不一定對(我們假設(shè)高速可以回退),走錯路了就要重新回到分岔點,這就對應(yīng)著未排序的情況。
現(xiàn)在岔路是有規(guī)律的,告訴你開始一直朝著一邊走,到某個地點后會一直朝著另一邊走,你只需要花點時間去探索一下開始朝左邊還是右邊,到了中間哪個地點會改變方向就可以了,相比之下就能節(jié)省不少時間了,盡快見到自己的愛人,這對應(yīng)著排好序的情況。
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新聞標題:Java中為什么處理排序數(shù)組比未排序數(shù)組快
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