Questions tagged «performance»

所有， 谁能让我确切知道两者之间的性能问题？站点：CodeRanch简要概述了使用keySet（）和get（）时需要的内部调用。但是如果使用keySet（）和get（）方法时任何人都可以提供有关流的确切详细信息，那将是很好的。这将帮助我更好地了解性能问题。

76 java  performance  collections 

我有一个矩阵乘法代码，如下所示： for(i = 0; i < dimension; i++) for(j = 0; j < dimension; j++) for(k = 0; k < dimension; k++) C[dimension*i+j] += A[dimension*i+k] * B[dimension*k+j]; 在此，矩阵的大小由表示dimension。现在，如果矩阵的大小为2000，则运行此代码需要147秒，而如果矩阵的大小为2048，则需要447秒。所以虽然没有区别。的乘积为（2048 * 2048 * 2048）/（2000 * 2000 * 2000）= 1.073，时间差为447/147 =3。有人可以解释为什么会这样吗？我希望它可以线性扩展，但不会发生。我不是在尝试制作最快的矩阵乘法代码，只是在试图理解为什么会这样。 规格：AMD Opteron双核节点（2.2GHz），2G RAM，gcc v 4.5.0 程序编译为 gcc -O3 simple.c 我也在英特尔的icc编译器上运行了此命令，并且看到了类似的结果。 编辑： 正如评论/答案中所建议的那样，我运行的维度为2060的代码需要145秒。 …

76 c  performance  algorithm  matrix-multiplication 

我写了一个基准测试来比较Python，Ruby，JavaScript和C ++的不同解释器/编译器的性能。不出所料，事实证明（优化的）C ++胜过脚本语言，但是这样做的原因令人难以置信。 结果是： sven@jet:~/tmp/js$ time node bla.js # * JavaScript with node * 0 real 0m1.222s user 0m1.190s sys 0m0.015s sven@jet:~/tmp/js$ time ruby foo.rb # * Ruby * 0 real 0m52.428s user 0m52.395s sys 0m0.028s sven@jet:~/tmp/js$ time python blub.py # * Python with CPython * 0 real 1m16.480s user …

76 c++  performance  assembly  compiler-construction 

已关闭。这个问题需要更加集中。它当前不接受答案。 想改善这个问题吗？更新问题，使其仅通过编辑此帖子来关注一个问题。 6年前关闭。 改善这个问题 是否有人在Java中使用12 GB或更高的超大堆有经验？ GC是否会使程序无法使用？ 您使用什么GC参数？ 哪种JVM，Sun或BEA更适合于此？ 在这种情况下，哪种平台（Linux或Windows）性能更好？ 在Windows的情况下，如此高的内存负载下64位Vista和XP之间会有性能差异吗？

76 java  performance  garbage-collection  heap 

我正在优化一些代码，这些代码的主要瓶颈正在运行并访问大量类似于结构的对象。目前，我使用namedtuples来提高可读性。但是使用'timeit'进行的一些快速基准测试表明，在性能是一个重要因素的情况下，这确实是错误的方法： 以a，b，c命名的元组： >>> timeit("z = a.c", "from __main__ import a") 0.38655471766332994 使用__slots__，a，b，c的类： >>> timeit("z = b.c", "from __main__ import b") 0.14527461047146062 带有键a，b，c的字典： >>> timeit("z = c['c']", "from __main__ import c") 0.11588272541098377 使用常量键的具有三个值的元组： >>> timeit("z = d[2]", "from __main__ import d") 0.11106188992948773 使用常量键列出三个值： >>> timeit("z = e[2]", "from __main__ import e") …

76 python  performance  data-structures 

在调查使用以及将整数原语转换为字符串的辩论时"" + n，Integer.toString(int)我写了这个JMH微基准测试： @Fork(1) @OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS) @State(Scope.Benchmark) public class IntStr { protected int counter; @GenerateMicroBenchmark public String integerToString() { return Integer.toString(this.counter++); } @GenerateMicroBenchmark public String stringBuilder0() { return new StringBuilder().append(this.counter++).toString(); } @GenerateMicroBenchmark public String stringBuilder1() { return new StringBuilder().append("").append(this.counter++).toString(); } @GenerateMicroBenchmark public String stringBuilder2() { return new StringBuilder().append("").append(Integer.toString(this.counter++)).toString(); } @GenerateMicroBenchmark public …

76 java  performance  java-7  java-8  jmh 

我偶然发现了一些东西。起初，我认为可能是这种情况下分支错误预测的情况，但是我无法解释为什么分支错误预测会导致这种行为。 我用Java实现了两个版本的Bubble Sort，并进行了一些性能测试： import java.util.Random; public class BubbleSortAnnomaly { public static void main(String... args) { final int ARRAY_SIZE = Integer.parseInt(args[0]); final int LIMIT = Integer.parseInt(args[1]); final int RUNS = Integer.parseInt(args[2]); int[] a = new int[ARRAY_SIZE]; int[] b = new int[ARRAY_SIZE]; Random r = new Random(); for (int run = 0; …

76 java  c++  performance  optimization 

是否有任何算法可以在亚线性时间内计算第n个斐波那契数？

76 performance  algorithm  math  time-complexity  fibonacci 

我目前正在研究如何编写有效的C ++代码，并且在函数调用方面，我想到了一个问题。比较此伪代码功能： not-void function-name () { do-something return value; } int main () { ... arg = function-name(); ... } 使用以下否则相同的伪代码函数： void function-name (not-void& arg) { do-something arg = value; } int main () { ... function-name(arg); ... } 哪个版本更有效，在哪个方面（时间，内存等）更有效？如果取决于，那么什么时候第一个会更有效率，什么时候第二个会更有效率？ 编辑：就上下文而言，此问题仅限于与硬件平台无关的差异，并且大多数情况下也限于软件。是否存在与机器无关的性能差异？ 编辑：我看不到这是重复的。另一个问题是比较按引用传递（上一个代码）与按值传递（下一个）： not-void function-name (not-void arg) 这和我的问题不同。我的重点不是哪个是将参数传递给函数的更好方法。我关注的是这是更好的方式来传递出一个结果来自外部范围的变量。

76 c++  performance  function  return-value  pass-by-reference 

我对大量的dom elmenets和性能有疑问。 假设我在一个页面上有6000个dom元素，并且随着用户与该页面进行交互（用户滚动创建一个新的dom元素）（例如twitter），可以增加元素的数量。 为了提高页面的性能，我只能想到两件事。 将不显示的项目设置为“无”，以避免回流 从dom中删除不可见的项目，然后根据需要重新添加。 他们是否还有其他方法可以改善包含许多dom元素的页面？

76 javascript  performance  dom 

已关闭。这个问题是基于观点的。它当前不接受答案。 想改善这个问题吗？更新问题，以便通过编辑此帖子以事实和引用的形式回答。 去年关闭。 改善这个问题 我只想了解关于这两个方面的诚实，经验丰富和令人反感的观点，以便在React Native中实现导航： 反应导航 反应本机导航 哪个更好？为什么。谢谢

76 performance  react-native  react-navigation  react-native-navigation 

我有一个RecyclerView.Adapter类的以下代码，它工作正常： public class MyAdapter extends RecyclerView.Adapter<MyAdapter.Viewholder> { private List<Information> items; private int itemLayout; public MyAdapter(List<Information> items, int itemLayout){ this.items = items; this.itemLayout = itemLayout; } @Override public Viewholder onCreateViewHolder(ViewGroup parent, int viewType) { View v = LayoutInflater.from(parent.getContext()).inflate(itemLayout, parent, false); return new Viewholder(v); } @Override public void onBindViewHolder(Viewholder holder, final int …

76 java  android  performance  android-recyclerview 

public: inline int GetValue() const { return m_nValue; } inline void SetValue(int nNewValue) { this -> m_nValue = nNewValue; } 他们说，在Learn C ++上，它将运行得更快。因此，我认为在getter和setter上使用它会很棒。但是，也许有一些缺点吗？

76 c++  performance  inline  getter-setter 

我知道C＃使程序员能够在不安全的上下文中访问和使用指针。但是什么时候需要？ 在什么情况下使用指针变得不可避免？ 是否仅出于性能原因？ 同样，为什么C＃通过不安全的上下文公开此功能，并从中删除所有托管的优势？从理论上讲，可以使用指针而不损失托管环境的任何优势吗？

76 c#  .net  performance  pointers  unsafe 

我需要执行250万次查询。该查询生成我需要的一些行，AVG(column)然后使用它AVG从低于平均值的所有值中过滤表。然后，我需要将INSERT这些过滤后的结果放入表格中。 做到这一点的唯一有效方法似乎是通过TEMPORARY TABLE为每个query-postmaster python-thread创建一个。我只是希望这些TEMPORARY TABLEs不会持久保存在硬盘驱动器上，并且会保留在内存（RAM）中，除非它们的内存不足。 我想知道是否TEMPORARY TABLE会引起磁盘写操作（这会干扰INSERTS，即使整个过程变慢）

76 performance  postgresql  optimization  temp-tables