通过内存缓存来提升计算性能(golang代码)
2017-08-02 20:15
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当在进行大量的计算时,提升性能最直接有效的一种方式就是避免重复计算。通过在内存中缓存和重复利用相同计算的结果,称之为内存缓存。
最明显的例子就是生成斐波那契数列的程序,要计算数列中第 n 个数字,需要先得到之前两个数的值,例如使用递归函数计算斐波那契数列,代码如下:
要计算数列中第 n 个数字,需要先得到之前两个数的值,但很明显绝大多数情况下前两个数的值都是已经计算过的。即每个更后面的数都是基于之前计算结果的重复计算,而我们要做就是将第 n 个数的值存在数组中索引为 n 的位置(详见第 7 章),然后在数组中查找是否已经计算过,如果没有找到,则再进行计算,例如使用内存缓存计算斐波那契数列的代码如下:
下面就这两种写法的计算到第 50 位数字的性能对比:
普通写法:4m32.531435369s
内存写法:99.693µs(快1s)
内存缓存的优势显而易见,内存缓存的技术在使用计算成本相对昂贵的函数时非常有用(不仅限于例子中的递归),譬如大量进行相同参数的运算。这种技术还可以应用于纯函数中,即相同输入必定获得相同输出的函数。
(此代码只能用于普通计算,要是高精度计算的话,可以看看下一篇使用math.big包计算的代码!)
最明显的例子就是生成斐波那契数列的程序,要计算数列中第 n 个数字,需要先得到之前两个数的值,例如使用递归函数计算斐波那契数列,代码如下:
要计算数列中第 n 个数字,需要先得到之前两个数的值,但很明显绝大多数情况下前两个数的值都是已经计算过的。即每个更后面的数都是基于之前计算结果的重复计算,而我们要做就是将第 n 个数的值存在数组中索引为 n 的位置(详见第 7 章),然后在数组中查找是否已经计算过,如果没有找到,则再进行计算,例如使用内存缓存计算斐波那契数列的代码如下:
下面就这两种写法的计算到第 50 位数字的性能对比:
普通写法:4m32.531435369s
内存写法:99.693µs(快1s)
内存缓存的优势显而易见,内存缓存的技术在使用计算成本相对昂贵的函数时非常有用(不仅限于例子中的递归),譬如大量进行相同参数的运算。这种技术还可以应用于纯函数中,即相同输入必定获得相同输出的函数。
(此代码只能用于普通计算,要是高精度计算的话,可以看看下一篇使用math.big包计算的代码!)
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