У меня есть список из 500000 случайно сгенерированных Tuple<long,long,string> объектов, по которым я выполняю простой поиск между ними:
var data = new List<Tuple<long,long,string>>(500000);
...
var cnt = data.Count(t => t.Item1 <= x && t.Item2 >= x);Когда я генерирую свой случайный массив и запускаю поиск по 100 случайно сгенерированным значениям x, поиск завершается примерно за четыре секунды. Однако, зная о чудесах, которые сортировка делает для поиска , я решил отсортировать свои данные - сначала по Item1, затем по Item2, наконец, по Item3- перед выполнением моих 100 поисков. Я ожидал, что отсортированная версия будет работать немного быстрее из-за предсказания ветвления: я думал, что, как только мы доберемся до точки, где Item1 == xвсе дальнейшие проверки t.Item1 <= xбудут предсказывать ветвление правильно, как «не брать», ускоряя хвостовую часть поиск. К моему удивлению, поиски заняли вдвое больше времени в отсортированном массиве !
Я попытался переключить порядок, в котором я проводил свои эксперименты, и использовал другое начальное число для генератора случайных чисел, но эффект был тот же: поиск в несортированном массиве выполнялся почти в два раза быстрее, чем поиск в том же массиве, но сортируется!
У кого-нибудь есть хорошее объяснение этого странного эффекта? Исходный код моих тестов приведен ниже; Я использую .NET 4.0.
private const int TotalCount = 500000;
private const int TotalQueries = 100;
private static long NextLong(Random r) {
var data = new byte[8];
r.NextBytes(data);
return BitConverter.ToInt64(data, 0);
}
private class TupleComparer : IComparer<Tuple<long,long,string>> {
public int Compare(Tuple<long,long,string> x, Tuple<long,long,string> y) {
var res = x.Item1.CompareTo(y.Item1);
if (res != 0) return res;
res = x.Item2.CompareTo(y.Item2);
return (res != 0) ? res : String.CompareOrdinal(x.Item3, y.Item3);
}
}
static void Test(bool doSort) {
var data = new List<Tuple<long,long,string>>(TotalCount);
var random = new Random(1000000007);
var sw = new Stopwatch();
sw.Start();
for (var i = 0 ; i != TotalCount ; i++) {
var a = NextLong(random);
var b = NextLong(random);
if (a > b) {
var tmp = a;
a = b;
b = tmp;
}
var s = string.Format("{0}-{1}", a, b);
data.Add(Tuple.Create(a, b, s));
}
sw.Stop();
if (doSort) {
data.Sort(new TupleComparer());
}
Console.WriteLine("Populated in {0}", sw.Elapsed);
sw.Reset();
var total = 0L;
sw.Start();
for (var i = 0 ; i != TotalQueries ; i++) {
var x = NextLong(random);
var cnt = data.Count(t => t.Item1 <= x && t.Item2 >= x);
total += cnt;
}
sw.Stop();
Console.WriteLine("Found {0} matches in {1} ({2})", total, sw.Elapsed, doSort ? "Sorted" : "Unsorted");
}
static void Main() {
Test(false);
Test(true);
Test(false);
Test(true);
}Populated in 00:00:01.3176257
Found 15614281 matches in 00:00:04.2463478 (Unsorted)
Populated in 00:00:01.3345087
Found 15614281 matches in 00:00:08.5393730 (Sorted)
Populated in 00:00:01.3665681
Found 15614281 matches in 00:00:04.1796578 (Unsorted)
Populated in 00:00:01.3326378
Found 15614281 matches in 00:00:08.6027886 (Sorted)Item1 == xвсе дальнейшие проверки t.Item1 <= xбудут правильно предсказывать ветвь как «не брать», ускоряя хвостовую часть поиска. Очевидно, что суровая реальность доказала, что такое мышление неверно :)