Tag: 性能

秒表与使用System.DateTime.Now计时事件

我想跟踪我的代码的性能，所以我使用System.DateTime.Now存储开始和结束时间。 我把两者之间的区别作为执行代码的时间。 我注意到，虽然差异似乎并不准确。 所以我尝试使用Stopwatch对象。 事实certificate这要更准确得多。 谁能告诉我为什么Stopwatch会比使用System.DateTime.Now计算开始和结束时间之间的差异更准确？ 顺便说一句，我不是在说十分之一的百分比。 我得到大约15-20％的差异。

Pythonstring“join”比“+”更快（？），但这里有什么问题？

我在前面的post中询问了用于大规模dynamicstring连接的最有效的方法，并且我build议使用连接方法，这是最好的，最简单和最快速的方法（正如大家所说的那样）。 但是当我玩string连接时，我发现了一些奇怪的（？）结果。 我确定有些事情正在进行，但我不能完全理解。 这是我做的： 我定义了这些函数： import timeit def x(): s=[] for i in range(100): # Other codes here… s.append("abcdefg"[i%7]) return ''.join(s) def y(): s='' for i in range(100): # Other codes here… s+="abcdefg"[i%7] return s def z(): s='' for i in range(100): # Other codes here… s=s+"abcdefg"[i%7] return s def p(): s=[] for i in […]

什么是在一个位置或更低位置计数设置位的有效方法？

给定std::bitset<64> bits ，设置任意数量的位并将位位置X （0-63） 在X位或更低位计数位的最有效方法是什么，如果X位没有设置则返回0 注意：如果该位被设置，返回将总是至less为1 蛮力的方式很慢： int countupto(std::bitset<64> bits, int X) { if (!bits[X]) return 0; int total=1; for (int i=0; i < X; ++i) { total+=bits[i]; } return total; } bitset的count()方法会给你所有位的popcount ，但是bitset不支持范围 注意：这不是一个重复的如何计算一个32位整数的设置位数？ 因为这要求所有的位不是从0到X的范围

通过空matrix乘法初始化数组更快的方法？ （Matlab的）

我偶然发现了奇怪的方式（在我看来）Matlab正在处理空matrix 。 例如，如果两个空matrix相乘，结果是： zeros(3,0)*zeros(0,3) ans = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 现在，这已经让我吃惊了，但是，一个快速的search让我看到了上面的链接，并且解释了为什么会发生这种有些扭曲的逻辑。 但是 ，没有任何东西准备好我的观察。 我问自己，这种types的乘法与仅使用zeros(n)函数有多高效，比如初始化的目的呢？ 我用timeit来回答这个问题： f=@() zeros(1000) timeit(f) ans = 0.0033 VS： g=@() zeros(1000,0)*zeros(0,1000) timeit(g) ans = 9.2048e-06 两者的结果都是1000×1000的二级零matrix，但是空matrix乘法一个是〜350倍！ （类似的结果发生使用tic和toc和一个循环） 这怎么可能？ 是timeit或tic,toc虚张声势还是我find了一个更快的方法来初始化matrix？ （这是用matlab 2012a完成的，在win7-64机器上，intel-i5 650 3.2Ghz …） 编辑： 在阅读您的反馈之后，我更仔细地研究了这个特性，并在两台不同的计算机（相同的matlab ver 2012a）上testing了一个代码，用于检查运行时间与matrixn的大小。 这是我得到的： 与以前一样生成这个使用的timeit的代码，但是一个循环与tic和toc看起来是一样的。 所以，对于小尺寸， zeros(n)是可比较的。 然而，在n=400左右，空matrix乘法的性能有所提高。 我用来生成该图的代码是： n=unique(round(logspace(0,4,200))); for k=1:length(n) […]

迭代二维数组的嵌套循环的顺序更有效率

在时间（高速caching性能）方面，下列哪个嵌套循环顺序遍历二维数组更有效？ 为什么？ int a[100][100]; for(i=0; i<100; i++) { for(j=0; j<100; j++) { a[i][j] = 10; } } 要么 for(i=0; i<100; i++) { for(j=0; j<100; j++) { a[j][i] = 10; } }

如何在不使用Session的情况下跨ASP.net传递值

我正在努力提高我的门户网站的性能。 我使用Session来存储状态信息。 但是我听说使用会话会降低应用程序的速度。 是否有任何其他方式在整个页面在asp.net中传递值。

简单的Python挑战：数据缓冲区上最快的按位异或

挑战： 在两个相同大小的缓冲区上执行按位XOR。 缓冲区将被要求是python strtypes，因为这是传统的python中的数据缓冲区的types。 返回结果值作为一个str 。 尽可能快地做到这一点。 input是两个1兆字节（2 ** 20字节）string。 我们面临的挑战是使用python或现有的第三方python模块（宽松的规则：或者创build自己的模块） 大幅度地打败我低效的algorithm。边际增长是无用的。 from os import urandom from numpy import frombuffer,bitwise_xor,byte def slow_xor(aa,bb): a=frombuffer(aa,dtype=byte) b=frombuffer(bb,dtype=byte) c=bitwise_xor(a,b) r=c.tostring() return r aa=urandom(2**20) bb=urandom(2**20) def test_it(): for x in xrange(1000): slow_xor(aa,bb)

在C＃中控制结构'for'和'foreach'的性能差异

哪个代码片段可以提供更好的性能？ 下面的代码段是用C＃编写的。 1。 for(int counter=0; counter<list.Count; counter++) { list[counter].DoSomething(); } 2。 foreach(MyType current in list) { current.DoSomething(); }

斯卡拉懒惰的val的（隐藏）成本是多less？

Scala的一个便利function是lazy val ，其中lazy val的评估被延迟，直到有必要（在第一次访问时）。 当然，一个lazy val必须有一些开销 – 在某处Scala必须跟踪是否已经评估了该值，并且评估必须同步，因为多个线程可能会同时尝试首次访问该值。 lazy val的成本究竟是什么 – 是否有一个隐藏的布尔标志与一个lazy val跟踪，如果它已经被评估或没有跟踪，什么是同步的，是否有更多的成本？ 另外，假设我这样做： class Something { lazy val (x, y) = { … } } 这是相同的有两个单独的lazy val的x和y或我得到的开销只有一次，对(x, y) ？

在c ++中快速读取文本文件

我目前正在用c ++编写一个程序，其中包括阅读大量的大文本文件。 每行至less有400,000行，极端情况下每行有4000或更多字符。 为了testing，我使用ifstream和cplusplus.com提供的实现来阅读其中的一个文件。 花了大约60秒，这太长了。 现在我想知道，是否有一个简单的方法来提高阅读速度？ 编辑：我使用的代码是或多或less这个： string tmpString; ifstream txtFile(path); if(txtFile.is_open()) { while(txtFile.good()) { m_numLines++; getline(txtFile, tmpString); } txtFile.close(); } 编辑2：我读的文件只有82 MB大。 我主要说可能达到4000，因为我觉得可能有必要知道为了做缓冲。 编辑3：谢谢大家的回答，但看起来好像没有太大的空间来改善我的问题。 我不得不使用readline，因为我想要计算行数。 将ifstream实例化为二进制不会使读取速度更快。 我会尽可能地并行化，至less应该起作用。 编辑4：所以显然有一些事情我可以。 非常感谢你把这么多的时间放在这里，我很感激！ =）