在Haxe中循环的最有效方法是什么?

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我找不到有关Haxe循环之间实际性能差异的任何信息。他们提到Vector由于它是固定长度而具有一些速度优化。循环对象的最佳方法是什么?它是否依赖于可迭代对象(例如Array vs. Vector vs. Map)?

为什么Haxe在SO上的存在如此之少?其他所有语言都回答了5次这个问题...

performance loops haxe
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由于没有人做过我发现的性能基准测试,因此我决定进行测试,以便将来的Haxe程序员可以获得这些信息。

第一个注意事项:如果您没有经常运行循环,它会如此之快,几乎不会影响性能。因此,如果只使用数组更容易,那就去做吧。只有当你一遍又一遍地跑过这个东西和/或它真的很大时,性能才会受到影响。

事实证明,您的最佳选择主要取决于您的数据结构。我发现当你为每个样式循环而不是循环或while循环的标准执行时,数组往往更快。在小尺寸阵列基本上和矢量一样快,因此在大多数情况下,您不必担心使用哪一个。但是,如果你正在使用相当大的数组,那么切换到Vector是非常有益的。如果你使用Vector,使用标准for或while循环基本上是等效的(尽管触摸速度更快)。地图也非常快,特别是如果你避开foreach循环。

为了得出这些结论,我首先在这些条件下测试了循环:

  1. 经过测试的阵列,矢量和地图(地图只是为了好玩)。
  2. 每个填充为structure[i] = i,其中我在0 ...尺寸,大小在[20,100,1000,10000,100000],所以你可以找到适合你的尺寸。
  3. 使用三种for循环类型测试每个大小的每个数据结构 for (i in 0...size) for (item in array) while (i < size) 在每个循环中,我执行了查找和分配arr[i] = arr[i] + 1;
  4. 每个循环类型都在它自己的循环for (iter in 0...1000)中,以便更准确地读取循环的执行方式。请注意,我只是为每个循环添加时间,我不平均或类似的东西。因此,如果一个数组需要12秒,那么平均执行一次真的是12/1000 => 0.012秒。

最后,这是我的基准测试(在HaxeDevelop中的neko调试中运行):

Running test on size 20:

for (i...20) x 1000
    Array : 0.0019989013671875
    Vector : 0
    Map : 0.00300025939941406

for each(i in iterable) x 1000
    Array : 0.00100135803222656
    Vector : 0.00099945068359375
    Map : 0.0209999084472656

while (i < 20) x 1000
    Array : 0.00200080871582031
    Vector : 0.00099945068359375
    Map : 0.0019989013671875


Running test on size 100:

for (i...100) x 1000
    Array : 0.0120010375976563
    Vector : 0.0019989013671875
    Map : 0.0120010375976563

for each(i in iterable) x 1000
    Array : 0.00600051879882813
    Vector : 0.00299835205078125
    Map : 0.0190010070800781

while (i < 100) x 1000
    Array : 0.0119991302490234
    Vector : 0.00200080871582031
    Map : 0.0119991302490234


Running test on size 1000:

for (i...1000) x 1000
    Array : 0.11400032043457
    Vector : 0.0179996490478516
    Map : 0.104999542236328

for each(i in iterable) x 1000
    Array : 0.0550003051757813
    Vector : 0.0229988098144531
    Map : 0.210000991821289

while (i < 1000) x 1000
    Array : 0.105998992919922
    Vector : 0.0170001983642578
    Map : 0.101999282836914


Running test on size 10000:

for (i...10000) x 1000
    Array : 1.09500122070313
    Vector : 0.180000305175781
    Map : 1.09700012207031

for each(i in iterable) x 1000
    Array : 0.553998947143555
    Vector : 0.222999572753906
    Map : 2.17600059509277

while (i < 10000) x 1000
    Array : 1.07900047302246
    Vector : 0.170999526977539
    Map : 1.0620002746582


Running test on size 100000:

for (i...100000) x 1000
    Array : 10.9670009613037
    Vector : 1.80499839782715
    Map : 11.0330009460449

for each(i in iterable) x 1000
    Array : 5.54100036621094
    Vector : 2.21299934387207
    Map : 20.4000015258789

while (i < 100000) x 1000
    Array : 10.7889995574951
    Vector : 1.71500015258789
    Map : 10.8209991455078


total time: 83.8239994049072

希望能帮助任何担心性能的人和Haxe以及需要使用大量循环的人。

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