Я написал наивный тестовый слой, чтобы измерить производительность трех видов факториальной реализации: на основе петли, не хвост-рекурсивный и хвостовой рекурсивный.
Удивительно для меня худшим исполнителем был цикл ( "пока" ожидалось, что он будет более эффективным, поэтому я предоставил оба), которые стоят почти в два раза больше, чем хвостовая рекурсивная альтернатива.
ANSWER: исправление реализации цикла, исключающее оператор * =, который превосходит худшее с BigInt из-за его внутренних "петель", стал самым быстрым, как ожидалось
Другим поведением "woodoo", которое я испытал, был StackOverflow исключение, которое не было выбрано системно для одного и того же ввода в случай нерегулярной рекурсивной реализации. Я могу обойти StackOverlow постепенно вызывает функцию с большим и большим значения... Я чувствую себя сумасшедшим:) Ответ: JVM требует сходиться во время запуска, тогда поведение является когерентным и систематическим
Это код:
final object Factorial {
type Out = BigInt
def calculateByRecursion(n: Int): Out = {
require(n>0, "n must be positive")
n match {
case _ if n == 1 => return 1
case _ => return n * calculateByRecursion(n-1)
}
}
def calculateByForLoop(n: Int): Out = {
require(n>0, "n must be positive")
var accumulator: Out = 1
for (i <- 1 to n)
accumulator = i * accumulator
accumulator
}
def calculateByWhileLoop(n: Int): Out = {
require(n>0, "n must be positive")
var accumulator: Out = 1
var i = 1
while (i <= n) {
accumulator = i * accumulator
i += 1
}
accumulator
}
def calculateByTailRecursion(n: Int): Out = {
require(n>0, "n must be positive")
@tailrec def fac(n: Int, acc: Out): Out = n match {
case _ if n == 1 => acc
case _ => fac(n-1, n * acc)
}
fac(n, 1)
}
def calculateByTailRecursionUpward(n: Int): Out = {
require(n>0, "n must be positive")
@tailrec def fac(i: Int, acc: Out): Out = n match {
case _ if i == n => n * acc
case _ => fac(i+1, i * acc)
}
fac(1, 1)
}
def comparePerformance(n: Int) {
def showOutput[A](msg: String, data: (Long, A), showOutput:Boolean = false) =
showOutput match {
case true => printf("%s returned %s in %d ms\n", msg, data._2.toString, data._1)
case false => printf("%s in %d ms\n", msg, data._1)
}
def measure[A](f:()=>A): (Long, A) = {
val start = System.currentTimeMillis
val o = f()
(System.currentTimeMillis - start, o)
}
showOutput ("By for loop", measure(()=>calculateByForLoop(n)))
showOutput ("By while loop", measure(()=>calculateByWhileLoop(n)))
showOutput ("By non-tail recursion", measure(()=>calculateByRecursion(n)))
showOutput ("By tail recursion", measure(()=>calculateByTailRecursion(n)))
showOutput ("By tail recursion upward", measure(()=>calculateByTailRecursionUpward(n)))
}
}
Далее следует какой-то вывод из консоли sbt (до реализации "while" ):
scala> example.Factorial.comparePerformance(10000)
By loop in 3 ns
By non-tail recursion in >>>>> StackOverflow!!!!!… see later!!!
........
scala> example.Factorial.comparePerformance(1000)
By loop in 3 ms
By non-tail recursion in 1 ms
By tail recursion in 4 ms
scala> example.Factorial.comparePerformance(5000)
By loop in 105 ms
By non-tail recursion in 27 ms
By tail recursion in 34 ms
scala> example.Factorial.comparePerformance(10000)
By loop in 236 ms
By non-tail recursion in 106 ms >>>> Now works!!!
By tail recursion in 127 ms
scala> example.Factorial.comparePerformance(20000)
By loop in 977 ms
By non-tail recursion in 495 ms
By tail recursion in 564 ms
scala> example.Factorial.comparePerformance(30000)
By loop in 2285 ms
By non-tail recursion in 1183 ms
By tail recursion in 1281 ms
Далее следует какой-то вывод из консоли sbt (после реализации "while" ):
scala> example.Factorial.comparePerformance(10000)
By for loop in 252 ms
By while loop in 246 ms
By non-tail recursion in 130 ms
By tail recursion in 136 ns
scala> example.Factorial.comparePerformance(20000)
By for loop in 984 ms
By while loop in 1091 ms
By non-tail recursion in 508 ms
By tail recursion in 560 ms
Далее следует какой-то вывод из консоли sbt (после "восходящей" реализации хвостовой рекурсии) мир возвращается в нормальное состояние:
scala> example.Factorial.comparePerformance(10000)
By for loop in 259 ms
By while loop in 229 ms
By non-tail recursion in 114 ms
By tail recursion in 119 ms
By tail recursion upward in 105 ms
scala> example.Factorial.comparePerformance(20000)
By for loop in 1053 ms
By while loop in 957 ms
By non-tail recursion in 513 ms
By tail recursion in 565 ms
By tail recursion upward in 470 ms
Далее следует какой-то вывод из консоли sbt после фиксации BigInt-умножения в "циклах": мир абсолютно нормальный:
scala> example.Factorial.comparePerformance(20000)
By for loop in 498 ms
By while loop in 502 ms
By non-tail recursion in 521 ms
By tail recursion in 611 ms
By tail recursion upward in 503 ms
Накладные расходы BigInt и глупое выполнение мной замаскировали ожидаемое поведение.
Спасибо, ребята,
PS: В конце я должен переименовать это сообщение в "Урок Lernt на BigInts"
