转帖：陈皓：代码执行的效率

 

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第三个例子

第三个例子

为什么排好序的数据在遍历时会更快？（来源StackOverflow）

参看如下C/C++的代码：

如果你的data数组是排好序的，那么性能是1.93s，如果没有排序，性能为11.54秒。差5倍多。无论是C/C++/Java，或是别的什么语言都基本上一样。

这个问题的原因是—— branch prediction （分支预判）伟大的stackoverflow给了一个非常不错的解释。

考虑我们一个铁路分叉，当我们的列车来的时候， 扳道员知道分个分叉通往哪，但不知道这个列车要去哪儿，司机知道要去哪，但是不知道走哪条分叉。所以，我们需要让列车停下来，然后司机和扳道员沟通一下。这样的性能太差了。

所以，我们可以优化一下，那就是猜，我们至少有50%的概率猜对，如果猜对了，火车行驶性能巨高，猜错了，就得让火车退回来。如果我猜对的概率高，那么，我们的性能就会高，否则老是猜错了，性能就很差。

我们的if-else 就像这个铁路分叉一样，下面红箭头所指的就是搬道器。

那么，我们的搬道器是怎么预判的呢？就是使用过去的历史数据，如果历史数据有90%以上的走左边，那么就走左边。所以，我们排好序的数据就更容易猜得对。

排好序的

 

T = 走分支（条件表达式为true）

N = 不走分支(条件表达式为false)

data[] = 0, 1, 2, 3, 4, ... 126, 127, 128, 129, 130, ... 250, 251, 252, ...

branch = N  N  N  N  N  ...   N    N    T    T    T  ...   T    T    T  ...

= NNNNNNNNNNNN ... NNNNNNNTTTTTTTTT ... TTTTTTTTTT  (easy to predict)

从上面我们可以看到，排好序的数据更容易预测分支。

未排序的

 

data[] = 226, 185, 125, 158, 198, 144, 217, 79, 202, 118,  14, 150, 177, 182, 133, ...

branch =   T,   T,   N,   T,   T,   T,   T,  N,   T,   N,   N,   T,   T,   T,   N  ...

= TTNTTTTNTNNTTTN ...   (completely random - hard to predict)

对此，那我们怎么办？我们需要在这种循环中除去if-else语句。比如：

我们把条件语句：

if (data[j] >= 128)

sum += data[j];

变成：

int t = (data[j] - 128) >> 31;

sum += ~t & data[j];

“没有分叉”的性能基本上和“排好序有分支”一个样，无论是C/C++，还是Java。