Время работы программы, основанной па массивах, росло квадратично
Время работы программы, основанной па массивах, росло квадратично с ростом т, как я и предполагал, и постоянный множитель в этой зависимости имел достаточно разумное значение. Однако для первой реализации со списком время выполнения уже для m = 10 ООО оказывалось на порядок больше, чем для массивов, и росло быстрее, чем 0(т2). Что-то в моих рассуждениях было неверным.
Вначале мне показалось, что проблема в рекурсии. Помимо дополнительных затрат па рекурсивный вызов функции, глубина рекурсии функции rinsert определяется положением искомого элемента, то есть может быть записана как О(п). После рекурсивного перебора элементов к концу списка значение передастся обратно последовательным присваиванием его указателям. Когда я заменил рекурсивную функцию па итеративную, описанную в решении задачи 4, время выполнения сократилось примерно в три раза.
Затем я решил изменить метод выделения памяти па метод, описанный в задаче 5. Вместо того чтобы выделять память при каждой операции вставки, конструктор выделял ее целым блоком под m узлов, а функция insert использовала эту память но мере необходимости. Улучшение было вызвано двумя причинами.
1. Модель затрат времени выполнения из приложения 3 показывает, что выделение памяти потребляет па два порядка больше времени, чем большинство простых операций. Мы заменили m таких дорогостоящих операций одной.
2. Модель затрат памяти из того же приложения говорит нам, что, если узлы выделяются блоком, на каждый из них уходит по 8 байт (4 байта па целое и
4 па указатель); 40 ООО узлов занимают 320 Кбайт памяти и отлично помещаются в кэше второго уровня моего компьютера. Если узлы выделять по отдельности, па каждый из них будет тратиться 48 байт памяти и полный объем в 1,92 Мбайт превысит объем кэша второго уровня.
В другой системе с более эффективной подпрограммой выделения памяти удаление рекурсии ускорило работу в пять раз, тогда как переход к выделению памяти блоком дал всего лишь 10% выигрыш по скорости. Кэширование и удаление рекурсии, как и большинство других методов оптимизации, иногда дают значительные результаты, а иногда практически никаких.
Алгоритм вставки элемента в массив ищет подходящее место для вставляемого элемента, а затем сдвигает все последующие, освобождая для него место. Ал го- ритм вставки элемента в список делает только первую часть работы, но не вторую: сдвигать элементы больше нет необходимости. Почему же на вдвое меньшую работу программа, использующая списки, затрачивает вдвое больше времени? Во- первых, эта программа использует вдвое больше памяти: для больших списков приходится считывать 8 байт и помещать их в кэш, тогда как реально используются только 4 байта. Во-вторых, в массивах обращение к элементам хорошо предсказуемо, тогда как при работе со списками ячейки памяти считываются в случайном порядке.
Опубликовал vovan666
April 17 2013 00:03:26 ·
0 Комментариев ·
3852 Прочтений ·
• Не нашли ответ на свой вопрос? Тогда задайте вопрос в комментариях или на форуме! •
Комментарии
Нет комментариев.
Добавить комментарий
Рейтинги
Рейтинг доступен только для пользователей.
Пожалуйста, залогиньтесь или зарегистрируйтесь для голосования.
Нет данных для оценки.
Гость
Вы не зарегистрированны? Нажмите здесь для регистрации.
Главная
Каталог файлов
