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浅谈代码的执行效率(1):算法是关键

作者: Jeffrey Zhao  来源: 博客园  发布时间: 2010-11-02 14:21  阅读: 1192 次  推荐: 0   原文链接   [收藏]  

  前一段时间在博客园里看到这样一篇文章,那位兄弟谈到程序效率的关键是“简短”。他说,“程序越简短,其可执行代码就越少,就越有效率”,而在编写程序的时候,“要尽量改进我们的算法,而改进算法中最重要的一条,就是减少语句”。这句话从表面上似乎正确,但我认为性能这问题不能用“简短”这种方式去思考,否则会进入一些误区。我整理了一下思路,希望可以从几个方面把详细谈一下这个问题。

首先,如果说“简短的代码效率高”,那么什么叫作“简短”呢?姑且理解为“代码少”吧。如果“代码少”能够得出“效率高”,那我认为还需要其他一些条件,例如:

  • 代码完全是顺序执行的
  • 每行代码的效率相同

  但是,这对于使用高级语言的程序员来说,这两条基本上都无法成立,因为:

  • 代码中有条件跳转(如循环),因此一段简短的代码最终执行的“次数”可能比一段复杂的代码要多。这是很常见的情况,并非如那位兄弟所说“两三行代码写出死循环”这样的“特例”。
  • 每行代码的效率几乎不可能相同。试想一个i++和一个方法调用,他们的性能开销怎么可能相同呢?再者,这个特性并非是“高级语言”特有的,连CPU指令也是一样(以后我们再来详谈这个问题)。

  其实这就是目前编程工作中不可能回避的现状,那就是高级语言并不直接反映出机器的执行过程。同时,我们不能从代码表面的简短程度来判断程序效率的高低。正如那位朋友所谈,影响程序的关键因素之一是算法的选择,但我不同意他说算法优化的关键在于“减少语句”。从一定程度上讲,选择高效的算法的确是为了减少指令执行的“总量”,但它并不是如那篇文章所说通过“少一些变量”,“少一些判断”来进行的,而是在于大幅的逻辑改变来减少总体的操作。

  事实上,我们很容易便能举出代码简短,但是性能较差的算法。就拿最常见的排序算法来说,冒泡排序不可谓不简单:

public void BubbleSort(int[] array)
{
for (int i = array.Length - 1; i >= 0; i--)
{
for (int j = 1; j <= i; j++)
{
if (array[j - 1] > array[j])
{
int temp = array[j - 1];
array[j
- 1] = array[j];
array[j]
= temp;
}
}
}
}

  而快速排序与之相比实在是复杂太多了:

 

 

public void QuickSort(int[] array)
{
QuickSortInternal(array,
0, array.Length);
}

private void QuickSortInternal(int[] array, int begin, int end)
{
if (end == begin)
{
return;
}
else
{
int pivot = FindPivotIndex(array, begin, end);
if (pivot > begin) QuickSortInternal(array, begin, pivot - 1);
if (pivot < end) QuickSortInternal(array, pivot + 1, end);
}
}

private int FindPivotIndex(int[] array, int begin, int end)
{
int pivot = begin;
int m = begin + 1;
int n = end;

while (m < end && array[pivot] >= array[m])
{
m
++;
}

while (n > begin && array[pivot] <= array[n])
{
n
--;
}

while (m < n)
{
int temp = array[m];
array[m]
= array[n];
array[n]
= temp;

while (m < end && array[pivot] >= array[m])
{
m
++;
}

while (n > begin && array[pivot] <= array[n])
{
n
--;
}

}

if (pivot != n)
{
int temp = array[n];
array[n]
= array[pivot];
array[pivot]
= temp;

}

return n;
}

  OMG,为什么快速排序会那么复杂?其原因在于,快速排序的性能关键之一,在于选择一个好的中轴(pivot)元素,选择一个好的中轴元素可以尽可能减少的交换操作的次数,以此提高算法的效率。而冒泡排序,做法的确“简短”,但是其性能在大部分场合都不如快速排序来的好。而且,同样是快速排序,也可以有多种实现方法,有的语言还可以实现地非常简单,如Haskell:

qsort [] = []
qsort (x:xs) = qsort (filter (< x) xs) ++ [x] ++ qsort (filter (>= x) xs)

  这便是Haskell版的快速排序,够短吧。但是它的效率不如之前那段长长的C#——当然,这么比可能不公平,因为两者使用的数据结构不同,C#基于数组进行排序,而Haskell却使用的是不可变的单向链表。

  算法是效率的关键,但选择合适的算法也并非是一件十分容易的事情。我们都知道一个算法它有时间复杂度,空间复杂度等等,但这些是什么呢?是从数学角度得出的“理论值”。一个算法的时间复杂度,考虑的是算法的时间随规模增长的变化规律,它能确保的只是“当规模大到一定程度时”,时间复杂度低的算法效率肯定相对较高。但是在实际开发过程中,我们遇到的数据量往往都是有限的,其形式甚至还有一定规律可循。因此,“理论上”时间复杂度低的算法,并非时时刻刻都有上佳表现。

  例如,对于一个已经排序的数组来说,冒泡排序的性能无人能敌;对于一个高效的快速排序算法来说,如果元素数量少于一个阈值时就会使用插入排序(因为快速排序时间复杂度的常数较大);再比如,一个算法使用空间换时间,但是空间一大,物理内存中的数据可能就会被放到磁盘交换区上(也有人把它叫做虚拟内存,但是我不认同这个叫法),此时读取时可能就要从硬盘上重新加载数据页,性能可能就更低一些了。说个更近的,有时候每次都创建对象,性能反而比缓存起来要高,不是吗?

  因此我认为,无论怎么样,“简短”不应该是评价一段代码是否高效的因素。您可能会说,算法对性能来说自然很关键,但是这里说的“简短”不是指算法的改变,而是指在算法相同的情况下,少一些赋值,判断操作等等,这样指令少了性能不是更高了吗?不过我的考虑是,既然算法已经确定了,那么究竟有哪些地方值得我们减少一些赋值或判断操作呢?即便这样的确有效果,但我想,如果保留合理的赋值和判断如果可以让代码更清晰,那就不要进行如此“手动”而“原始”更“想当然”的优化吧。清晰、正确比高效更重要。

  最重要的是,没有Profiling,一切优化都是徒劳的。如果您认为减少赋值和判断可以有效提高性能,那么也用Profiling来证明一下,不是吗?当然,我并没有说一些细节上的调整对性能影响不大,我接下来也会讨论直接对汇编进行的优化。但是,即使我们有需要优化汇编的场景……它们基本上也不是靠所谓减少赋值和判断来起到效果的。

  最后补充一句:这篇文章里我谈到的“算法”是指广义的“实现方式”,通俗地讲便是“代码的写法”。而“冒泡排序”等面向指定问题的解法,我把它称之为“经典算法”。在这里,我们还是加以区分吧。

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