介绍
我有这个最喜欢的算法,我很久以前就做了,我总是用新的编程语言、平台等编写和重写它作为某种基准。虽然我的主要编程语言是 C#,但我只是从字面上复制粘贴了代码并稍微更改了语法,用 Java 构建它并发现它的运行速度提高了 1000 倍。
编码
有相当多的代码,但我只想展示这个似乎是主要问题的片段:
for (int i = 0; i <= s1.Length; i++)
{
for (int j = i + 1; j <= s1.Length - i; j++)
{
string _s1 = s1.Substring(i, j);
if (tree.hasLeaf(_s1))
...
数据
需要指出的是,这个特定测试中的字符串 s1 的长度为 100 万个字符 (1MB)。
测量
我在 Visual Studio 中分析了我的代码执行情况,因为我认为我构建树的方式或遍历它的方式不是最佳的。检查结果后,该行似乎string _s1 = s1.Substring(i, j);可以容纳超过 90% 的执行时间!
其他观察
我注意到的另一个区别是,虽然我的代码是单线程的,但 Java 设法使用所有 8 个内核(100% CPU 利用率)来执行它,而即使使用 Parallel.For() 和多线程技术,我的 C# 代码也设法使用了 35-最多 40%。由于算法与内核数量(和频率)成线性比例,我对此进行了补偿,并且 Java 中的代码片段的执行速度仍然快 100-1000 倍。
推理
我认为发生这种情况的原因与 C# 中的字符串是不可变的事实有关,因此 String.Substring() 必须创建一个副本,并且由于它在嵌套的 for 循环中进行多次迭代,因此我认为有很多复制和垃圾收集正在进行,但是,我不知道 Substring 在 Java 中是如何实现的。
题
此时我有哪些选择?子串的数量和长度没有办法解决(这已经被最大限度地优化了)。是否有一种我不知道(或可能是数据结构)的方法可以为我解决这个问题?
请求最小实现(来自评论)
我省略了后缀树的实现,即构造中的 O(n) 和遍历中的 O(log(n))
public static double compute(string s1, string s2)
{
double score = 0.00;
suffixTree stree = new suffixTree(s2);
for (int i = 0; i <= s1.Length; i++)
{
int longest = 0;
for (int j = i + 1; j <= s1.Length - i; j++)
{
string _s1 = s1.Substring(i, j);
if (stree.has(_s1))
{
score += j - i;
longest = j - i;
}
else break;
};
i += longest;
};
return score;
}
分析器的屏幕截图
请注意,这是使用 300.000 个字符的字符串 s1 进行测试的。出于某种原因,100 万个字符在 C# 中永远不会完成,而在 Java 中只需要 0.75 秒。消耗的内存和垃圾收集的数量似乎并不表示内存问题。峰值约为 400 MB,但考虑到巨大的后缀树,这似乎是正常的。也没有发现奇怪的垃圾收集模式。
倚天杖
相关分类