排序数组中的“==”不比未排序数组快吗? [重复]

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了排序数组中的“==”不比未排序数组快吗? [重复]相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

这个问题在这里已有答案:

注意:我认为,所谓的重复问题主要与“<”和“>”比较有关,但与“==”比较无关,因此不回答我关于“==”运算符性能的问题。

很长一段时间,我相信“处理”排序数组应该比未排序数组更快。起初,我认为在排序数组中使用“==”应该比未排序数组更快,因为 - 我猜 - 分支预测如何工作:

UNSORTEDARRAY:

5 == 100 F
43 == 100 F
100 == 100 T
250 == 100 F
6 == 100 F
(other elements to check)

SORTEDARRAY:

5 == 100 F
6 == 100 F
43 == 100 F
100 == 100 T
(no need to check other elements, so all are F)

所以我猜SORTEDARRAY应该比UNSORTEDARRAY更快,但今天我用代码在标题中生成2个数组进行测试,并且分支预测似乎不像我想的那样工作。

我生成了一个未排序的数组和一个排序的数组来测试:

srand(time(NULL));
int UNSORTEDARRAY[524288];
int SORTEDARRAY[sizeof(UNSORTEDARRAY)/sizeof(int)];
for(int i=0;i<sizeof(SORTEDARRAY)/sizeof(int);i++){
    SORTEDARRAY[i]=UNSORTEDARRAY[i]=rand();
}
sort(SORTEDARRAY,SORTEDARRAY+sizeof(SORTEDARRAY)/sizeof(int));
string u="const int UNSORTEDARRAY[]={";
string s="const int SORTEDARRAY[]={";
for(int i=0;i<sizeof(UNSORTEDARRAY)/sizeof(int);i++){
    u+=to_string(UNSORTEDARRAY[i])+",";
    s+=to_string(SORTEDARRAY[i])+",";
}
u.erase(u.end()-1);
s.erase(s.end()-1);
u+="};
";
s+="};
";
ofstream out("number.h");
string code=u+s;
out << code;
out.close();

所以要测试,只需计算值是否= = RAND_MAX / 2,如下所示:

#include "number.h"
int main(){
int count;
    clock_t start = clock();
    for(int i=0;i<sizeof(SORTEDARRAY)/sizeof(int);i++){
        if(SORTEDARRAY[i]==RAND_MAX/2){
            count++;
        }
    }
    printf("%f
",(float)(clock()-start)/CLOCKS_PER_SEC);
}

跑3次:

UNSORTEDARRAY

0.005376
0.005239
0.005220

SORTEDARRAY

0.005334
0.005120
0.005223

它似乎是一个小的性能差异,所以我不相信它,然后试图将“SORTEDARRAY [i] == RAND_MAX / 2”改为“SORTEDARRAY [i]> RAND_MAX / 2”,看它是否有所作为:

UNSORTEDARRAY

0.008407
0.008363
0.008606

SORTEDARRAY

0.005306
0.005227
0.005146

这一次有很大的不同。

排序数组中的“==”不比未排序数组快吗?如果是,为什么排序数组中的“>”比未排序数组快,但“==”不是?

答案

立即想到的一件事是CPU的分支预测算法。

>比较的情况下,在排序数组中,分支行为非常一致:首先,if条件始终为假,然后它始终为真。即使是最简单的分支预测,这也能很好地对齐。

在未排序的数组中,>条件的结果基本上是随机的,因此阻碍了任何分支预测。

这使得排序版本更快。

==比较的情况下,大多数情况下条件是错误的,并且很少这是真的。无论数组是否排序,这都适用于分支预测。时间基本相同。

另一答案

注:我正在回答这个问题,因为它的评论太长了。

这里的效果正是在this question的丰富答案中已经详细解释的内容。由于分支预测,在这种情况下处理排序的数组更快。

在这里,罪魁祸首又是分支预测。 ==测试很少是真实的,因此分支预测对两者都大致相同。当你把它改成>时,你得到了那个问题中解释的行为,并且出于同样的原因。


道德:

我相信“处理”排序的数组应该比[未]数组更快。

你需要知道原因。这不是一些神奇的规则,并不总是如此。

另一答案

比较==>的排序关系较少。正确或错误地预测==只取决于重复值的数量及其分布。

您可以使用perf stat查看性能计数器......

jason@io /tmp $ lz4 -d ints | perf stat ./proc-eq >/dev/null
Successfully decoded 104824717 bytes

 Performance counter stats for './proc-eq':

       5226.932577      task-clock (msec)         #    0.953 CPUs utilized
                31      context-switches          #    0.006 K/sec
                24      cpu-migrations            #    0.005 K/sec
             3,479      page-faults               #    0.666 K/sec
    15,763,486,767      cycles                    #    3.016 GHz
     4,238,973,549      stalled-cycles-frontend   #   26.89% frontend cycles idle
   <not supported>      stalled-cycles-backend
    31,522,072,416      instructions              #    2.00  insns per cycle
                                                  #    0.13  stalled cycles per insn
     8,515,545,178      branches                  # 1629.167 M/sec
        10,261,743      branch-misses             #    0.12% of all branches

       5.483071045 seconds time elapsed

jason@io /tmp $ lz4 -d ints | sort -n | perf stat ./proc-eq >/dev/null
Successfully decoded 104824717 bytes

 Performance counter stats for './proc-eq':

       5536.031410      task-clock (msec)         #    0.348 CPUs utilized
               198      context-switches          #    0.036 K/sec
                21      cpu-migrations            #    0.004 K/sec
             3,604      page-faults               #    0.651 K/sec
    16,870,541,124      cycles                    #    3.047 GHz
     5,300,218,855      stalled-cycles-frontend   #   31.42% frontend cycles idle
   <not supported>      stalled-cycles-backend
    31,526,006,118      instructions              #    1.87  insns per cycle
                                                  #    0.17  stalled cycles per insn
     8,516,336,829      branches                  # 1538.347 M/sec
        10,980,571      branch-misses             #    0.13% of all branches

jason@io /tmp $ lz4 -d ints | perf stat ./proc-gt >/dev/null
Successfully decoded 104824717 bytes

 Performance counter stats for './proc-gt':

       5293.065703      task-clock (msec)         #    0.957 CPUs utilized
                38      context-switches          #    0.007 K/sec
                50      cpu-migrations            #    0.009 K/sec
             3,466      page-faults               #    0.655 K/sec
    15,972,451,322      cycles                    #    3.018 GHz
     4,350,726,606      stalled-cycles-frontend   #   27.24% frontend cycles idle
   <not supported>      stalled-cycles-backend
    31,537,365,299      instructions              #    1.97  insns per cycle
                                                  #    0.14  stalled cycles per insn
     8,515,606,640      branches                  # 1608.823 M/sec
        15,241,198      branch-misses             #    0.18% of all branches

       5.532285374 seconds time elapsed

jason@io /tmp $ lz4 -d ints | sort -n | perf stat ./proc-gt >/dev/null

      15.930144154 seconds time elapsed

 Performance counter stats for './proc-gt':

       5203.873321      task-clock (msec)         #    0.339 CPUs utilized
                 7      context-switches          #    0.001 K/sec
                22      cpu-migrations            #    0.004 K/sec
             3,459      page-faults               #    0.665 K/sec
    15,830,273,846      cycles                    #    3.042 GHz
     4,456,369,958      stalled-cycles-frontend   #   28.15% frontend cycles idle
   <not supported>      stalled-cycles-backend
    31,540,409,224      instructions              #    1.99  insns per cycle
                                                  #    0.14  stalled cycles per insn
     8,516,186,042      branches                  # 1636.509 M/sec
        10,205,058      branch-misses             #    0.12% of all branches

      15.365528326 seconds time elapsed

以上是关于排序数组中的“==”不比未排序数组快吗? [重复]的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

给定一个未排序的数组,如何删除重复项然后对其进行排序?

选择排序法

数组的高级(排序和查找)

在未排序的数组 1 到 100 中查找 2 个缺失的数字。(Java)[重复]

计数排序

以下算法在未排序数组中找到最小值的复杂性