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本文 GitHub github.com/itwanger 已收录,里面还有我精心为你准备的一线大厂面试题。

今天周日,没什么重要的事情要做,于是我早早的就醒来了。看了一会渡边淳一的书,内心逐渐感到平静——心情不佳的时候,书好像是最好的药物。心情平静了,就需要做一些更有意义的事情——逛技术网站,学习精进。

Stack Overflow 是我最喜欢逛的一个网站,它是我 Chrome 浏览器的第一个书签。

里面有很多很多经典的问题,其中一些回答,剖析得深入我心。就比如说这个:“为什么处理排序后的数组比没有排序的快?”

毫无疑问,直观印象里,排序后的数组处理起来就是要比没有排序的快,甚至不需要理由,就好像我们知道“夏天吃冰激凌就是爽,冬天穿羽绒服就是暖和”一样。

但本着“知其然知其所以然”的态度,我们确实需要去搞清楚到底是为什么?

来看一段 Java 代码:

/*** @author 沉默王二,一枚有趣的程序员*/
public class SortArrayFasterDemo {public static void main(String[] args) {// 声明数组int arraySize = 32768;int data[] = new int[arraySize];Random rnd = new Random(0);for (int c = 0; c < arraySize; ++c) {data[c] = rnd.nextInt() % 256;}// !!! 排序后,比没有排序要快Arrays.sort(data);// 测试long start = System.nanoTime();long sum = 0;for (int i = 0; i < 100000; ++i){// 循环for (int c = 0; c < arraySize; ++c){if (data[c] >= 128) {sum += data[c];}}}System.out.println((System.nanoTime() - start) / 1000000000.0);System.out.println("sum = " + sum);}
}

这段代码非常简单,我来解释一下:

  • 声明一个指定长度(32768)的数组。

  • 声明一个 Random 随机数对象,种子是 0;rnd.nextInt() % 256 将会产生一个余数,余数的绝对值在 0 到 256 之间,包括 0,不包括 256,可能是负数;使用余数对数组进行填充。

  • 使用 Arrays.sort() 进行排序。

  • 通过 for 循环嵌套计算数组累加后的结果,并通过 System.nanoTime() 计算前后的时间差,精确到纳秒级。

我本机的环境是 Mac OS,内存 16 GB,CPU Intel Core i7,IDE 用的是 IntelliJ IDEA,排序后和未排序后的结果如下:

排序后:2.811633398
未排序:9.41434346

时间差还是很明显的,对吧?未排序的时候,等待结果的时候让我有一种担心:什么时候结束啊?不会结束不了吧?

读者朋友们有没有玩过火炬之光啊?一款非常经典的单机游戏,每一个场景都有一副地图,地图上有很多分支,但只有一个分支可以通往下一关;在没有刷图之前,地图是模糊的,玩家并不知道哪一条分支是正确的。

如果侥幸跑的是一条正确的分支,那么很快就能到达下一关;否则就要往回跑,寻找正确的那条分支,需要花费更多的时间,但同时也会收获更多的经验和声望。

作为一名玩过火炬之光很久的老玩家,几乎每一幅地图我都刷过很多次,刷的次数多了,地图差不多就刻进了我的脑袋,即便是一开始地图是模糊的,我也能凭借经验和直觉找到最正确的那条分支,就省了很多折返跑的时间。

读者朋友们应该注意到了,上面的代码中有一个 if 分支——if (data[c] >= 128),也就是说,如果数组中的值大于等于 128,则对其进行累加,否则跳过。

那这个代码中的分支就好像火炬之光中的地图分支,如果处理器能够像我一样提前预判,那累加的操作就会快很多,对吧?

处理器的内部结构我是不懂的,但它应该和我的大脑是类似的,遇到 if 分支的时候也需要停下来,猜一猜,到底要不要继续,如果每次都猜对,那显然就不需要折返跑,浪费时间。

这就是传说中的分支预测!

我需要刷很多次图才能正确地预测地图上的路线,处理器需要排序才能提高判断的准确率

计算机发展了这么多年,已经变得非常非常聪明,对于条件的预测通常能达到 90% 以上的命中率。但是,如果分支是不可预测的,那处理器也无能为力啊,对不对?

排序后花费的时间少,未排序花费的时间多,罪魁祸首就在 if 语句上。

if (data[c] >= 128) {sum += data[c];
}

数组中的值是均匀分布的(-255 到 255 之间),至于是怎么均匀分布的,我们暂且不管,反正由 Random 类负责。

为了方便讲解,我们暂时忽略掉负数的那一部分,从 0 到 255 说起。

来看经过排序后的数据:

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

N 是小于 128 的,将会被 if 条件过滤掉;T 是将要累加到 sum 中的值。

再来看未排序的数据:

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 ...

完全没有办法预测。

对比过后,就能发现,排序后的数据在遇到分支预测的时候,能够轻松地过滤掉 50% 的数据,对吧?是有规律可循的。

那假如说不想排序,又想节省时间,有没有办法呢?

如果你直接问我的话,我肯定毫无办法,两手一摊,一副无奈脸。不过,Stack Overflow 以上帝视角给出了答案。

把:

if (data[c] >= 128) {sum += data[c];
}

更换为:

int t = (data[c] - 128) >> 31;
sum += ~t & data[c];

通过位运算消除了 if 分支(并不完全等同),但我测试了一下,计算后的 sum 结果是相同的。

/*** @author 沉默王二,一枚有趣的程序员*/
public class SortArrayFasterDemo {public static void main(String[] args) {// 声明数组int arraySize = 32768;int data[] = new int[arraySize];Random rnd = new Random();for (int c = 0; c < arraySize; ++c) {data[c] = rnd.nextInt() % 256;}// 测试long start = System.nanoTime();long sum = 0;for (int i = 0; i < 100000; ++i){// 循环for (int c = 0; c < arraySize; ++c){if (data[c] >= 128) {sum += data[c];}}}System.out.println((System.nanoTime() - start) / 1000000000.0);System.out.println("sum = " + sum);// 测试long start1 = System.nanoTime();long sum1 = 0;for (int i = 0; i < 100000; ++i){// 循环for (int c = 0; c < arraySize; ++c){int t = (data[c] - 128) >> 31;sum1 += ~t & data[c];}}System.out.println((System.nanoTime() - start1) / 1000000000.0);System.out.println("sum1 = " + sum1);}
}

输出结果如下所示:

8.734795196
sum = 156871800000
1.596423307
sum1 = 156871800000

数组累加后的结果是相同的,但时间上仍然差得非常多,这说明时间确实耗在分支预测上——如果数组没有排序的话。

最后,不得不说一句,大神级程序员不愧是大神级程序员,懂得位运算的程序员就是屌。

建议还在读大学的读者朋友多读一读《计算机操作系统原理》这种涉及到底层的书,对成为一名优秀的程序员很有帮助。毕竟大学期间,学习时间充分,社会压力小,能够做到心无旁骛,加油!


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