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java – 动态编程实现不好或HashMap慢?

2019-07-11 09:59:48  阅读:240  来源: 互联网

标签:java hashmap recursion fibonacci dynamic-programming


参见英文答案 > How do I write a correct micro-benchmark in Java?                                    11个
我有两种我正在测试的Fibonacci方法.两者都应该是线性的.我不明白memoization或HashMap查找比我想象的要慢.

我知道递归函数不应该通过添加DP来加速,但是因为它是静态的,所以它只需要计算一次(永远不会超出范围).第一次执行后,它从HashMap中检索答案.

我这样做是为了准备实现O(log n)斐波那契函数和基准测试,但是当我看到这个时,我会略微绕道而行. (即使对迭代方法添加memoization也会减慢它的速度).

请赐教,我此刻感觉很傻.

迭代方法:

public static int linearIterativeFib(int x) {
    if (x <= 2) {
        return 1;
    } else {
        int prev = 0;
        int result = 1;
        for (int i = 2; i <= x; i++) {
            int temp = result;
            result += prev;
            prev = temp;
        }
        return result;
    }       
}

递归方法:

static Map<Integer, Integer> memo = new HashMap<Integer, Integer>();

public static int linearRecursiveFib(int x) {
    if (x <= 2) {
        return 1;
    } else if (memo.containsKey(x)) {
        return memo.get(x);
    } else {
        int result = linearRecursiveFib(x - 1) 
                + linearRecursiveFib(x - 2);
        memo.put(x, result);
        return result;
    }
}

并进行单元测试:

@Test
public void testSpeed() {
    int input = 35;
    long start = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
        fib.linearIterativeFib(input);
    }
    System.out.println("Iterative approach took " 
            + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms");

    start = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
        fib.linearRecursiveFib(input);
    }
    System.out.println("Recursive approach took " 
            + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms");
}

返回:

Iterative approach took 6ms
Recursive approach took 132ms

解决方法:

首先,java中的递归比迭代慢.

而不是做包含然后得到,为什么不只是得到并做一个空检查?哈希和铲斗需要计算两次,不确定性能影响有多大.

自动装箱.使用带有原始地图的外部库可能是个好主意,例如gnu Trove.不确定性能增益会是什么,但你会分配更少的对象.

检查性能测量是否合理也是一个好主意.在递归的情况下,第一次或前几次迭代的方式是否比其余的慢?平均值可能不是一个好的衡量标准.有一个延迟直方图会很高兴.

标签:java,hashmap,recursion,fibonacci,dynamic-programming
来源: https://codeday.me/bug/20190711/1431222.html

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