1.案例描述

由于一次Java面试的笔试题,当时没有写出很好的解决方案,特此专门撰写一篇博客来加以记录,方便日后的查看

面试题目如下:从性能上优化如下代码并说明优化理由?

 for (int i = 0; i < 1000; i++){
for (int j = 0; j < 100; j++){
for (int k = 0; k < 10; k++){
System.out.println(i+""+j+""+k);
}
}
}

2.案例分析

从给出的代码可知,不论如何优化,testFunction执行的次数都是相同的,该部分不存在优化的可能。那么,代码的优化只能从循环变量i、j、k的实例化、初始化、比较、自增等方面的耗时上进行分析。
首先,我们先分析原题代码循环变量在实例化、初始化、比较、自增等方面的耗时情况:

变量 实例化(次数) 初始化(次数) 比较(次数) 自增(次数)
i 1 1 1000 1000
j 1 1000 1000 * 100 1000*100
k 1 1000*100 1000 * 100 * 10 1000 * 100 * 10

(注:由于单次耗时视不同机器配置而不同,上表相关耗时采用处理的次数进行说明)
该代码的性能优化就是尽可能减少循环变量i、j、k的实例化、初始化、比较、自增的次数,同时,不能引进其它可能的运算耗时。)

3.解决过程

从案例分析,对于原题代码,我们提出有两种优化方案:

 for (int i = 0; i < 10; i++){
for (int j = 0; j < 100; j++){
for (int k = 0; k < 1000; k++){
System.out.println(i+""+j+""+k);
}
}
}

该方案主要是将循环次数最少的放到外面,循环次数最多的放里面,这样可以最大程度的(注:3个不同次数的循环变量共有6种排列组合情况,此种组合为最优)减少相关循环变量的实例化次数、初始化次数、比较次数、自增次数,方案耗时情况如下:

变量 实例化(次数) 初始化(次数) 比较(次数) 自增(次数)
i 1 1 10 10
j 10 10 10*100 10 * 100
k 10*100 10*100 10 * 100 * 1000 10 * 100 * 1000

3.2 优化方案二 
代码如下:

 int i, j, k;
for (i = 0; i < 10; i++){
for (j = 0; j < 100; j++){
for (k = 0; k < 1000; k++){
System.out.println(i+" "+j+" "+k);
}
}
}

该方案在方案一的基础上,将循环变量的实例化放到循环外,这样可以进一步减少相关循环变量的实例化次数,方案耗时情况如下:

变量 实例化(次数) 初始化(次数 比较(次数) 自增(次数)
i 1 1 10 10
j 1 10 10*100 10*100
k 1 10*100 10*100*1000 10*100*1000

4 解决结果 
那么,提出的优化方案是否如我们分析的那样有了性能上的提升了呢?我们编写一些测试代码进行验证,数据更能说明我们的优化效果。 
4.1 测试代码

 public static void testFunction(int i, int j, int k) {
System.out.print(""); // 注:该方法不影响整体优化,这里只有简单输出
} public static void testA() {
long start = System.nanoTime();
for (int i = 0; i < 1000; i++)
for (int j = 0; j < 100; j++)
for (int k = 0; k < 10; k++)
testFunction(i, j, k);
System.out.println("testA time>>" + (System.nanoTime() - start));
} public static void testB() {
long start = System.nanoTime();
for (int i = 0; i < 10; i++)
for (int j = 0; j < 100; j++)
for (int k = 0; k < 1000; k++)
testFunction(k, j, i);
System.out.println("testB time>>" + (System.nanoTime() - start));
} public static void testC() {
long start = System.nanoTime();
int i;
int j;
int k;
for (i = 0; i < 10; i++)
for (j = 0; j < 100; j++)
for (k = 0; k < 1000; k++)
testFunction(k, j, i);
System.out.println("testC time>>" + (System.nanoTime() - start));
}

4.2 测试结果 
1、测试机器配置:Pentium(R) Dual-Core CPU E5400 @2.70GHz 2.70GHz, 2GB内存; 
2、循环变量i、j、k循环次数分别为10、100、1000,进行5组测试,测试结果如下:

  第1组 第2组 第3组 第4组 第5组
原方案 171846271 173250166 173910870 173199875 173725328
方案一 168839312 168466660 168372616 168310190 168041251
方案二 168001838 169141906 168230655 169421766 168240748

从上面的测试结果来看,优化后的方案明显性能优于原方案,达到了优化的效果。但优化方案二并没有如我们预期的优于方案一,其中第2、4、5组的数据更是比方案一差,怀疑可能是循环次数太少,以及测试环境相关因素影响下出现的结果。

3、重新调整循环变量i、j、k循环次数分别为20、200、2000,进行5组测试,测试结果如下:

  第1组 第2组 第3组 第4组 第5组
原方案 1355397203 1358978176 1358128281 1350193682 1354786598
方案一 1343482704 1348410388 1343978037 1347919156 1340697793
方案二 1342427528 1343897887 1342662462 1342124048 1336266453

从上面的测试结果来看,优化后的方案基本符合我们的预期结果。

5 总结 
从案例分析和解决过程中的三个表的分析可知,优化方案一和优化方案二的性能都比原代码的性能好,其中优化方案二的性能是最好的。在嵌套For循环中,将循环次数多的循环放在内侧,循环次数少的循环放在外侧,其性能会提高;减少循环变量的实例化,其性能也会提高。从测试数据可知,对于两种优化方案,如果在循环次数较少的情况下,其运行效果区别不大;但在循环次数较多的情况下,其效果就比较明显了。

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