java和golang性能

最初的問題是如何計(jì)算二進(jìn)制數(shù)中1的個(gè)數(shù)？ 我包含了使用Integer.bitCount（）的性能比較，該性能可以轉(zhuǎn)換為固有特性，即單個(gè)機(jī)器代碼指令POPCNT和執(zhí)行相同功能的Java代碼。

題

如何計(jì)算二進(jìn)制數(shù)中1的個(gè)數(shù)？
假設(shè)我有數(shù)字45，它等于二進(jìn)制數(shù)101101，其中有4 1。 編寫算法來執(zhí)行此操作的最有效方法是什么？

回答

與其編寫算法來執(zhí)行此操作，不如使用內(nèi)置函數(shù)。 Integer.bitCount（）

使之特別有效的原因是JVM可以將其視為內(nèi)部函數(shù)。 即在支持它的平臺(tái)（例如Intel / AMD）上用單個(gè)機(jī)器代碼指令識(shí)別并替換整個(gè)事物
演示此優(yōu)化的有效性

public static void main(String... args) {perfTestIntrinsic();perfTestACopy(); }private static void perfTestIntrinsic() {long start = System.nanoTime();long countBits = 0;for (int i = 0; i < Integer.MAX_VALUE; i++)countBits += Integer.bitCount(i);long time = System.nanoTime() - start;System.out.printf("Intrinsic: Each bit count took %.1f ns, countBits=%d%n", (double) time / Integer.MAX_VALUE, countBits); }private static void perfTestACopy() {long start2 = System.nanoTime();long countBits2 = 0;for (int i = 0; i < Integer.MAX_VALUE; i++)countBits2 += myBitCount(i);long time2 = System.nanoTime() - start2;System.out.printf("Copy of same code: Each bit count took %.1f ns, countBits=%d%n", (double) time2 / Integer.MAX_VALUE, countBits2); }// Copied from Integer.bitCount() public static int myBitCount(int i) {// HD, Figure 5-2i = i - ((i >>> 1) & 0x55555555);i = (i & 0x33333333) + ((i >>> 2) & 0x33333333);i = (i + (i >>> 4)) & 0x0f0f0f0f;i = i + (i >>> 8);i = i + (i >>> 16);return i & 0x3f; }

版畫

Intrinsic: Each bit count took 0.4 ns, countBits=33285996513 Copy of same code: Each bit count took 2.4 ns, countBits=33285996513

使用固有版本和循環(huán)的每個(gè)位數(shù)平均僅需要0.4納秒。 使用相同代碼的副本要花費(fèi)6倍的時(shí)間（獲得相同的結(jié)果）

參考： Vanilla Java博客上來自我們JCG合作伙伴 Peter Lawrey的Java Intrinsics and Performance 。

翻譯自: https://www.javacodegeeks.com/2012/11/java-intrinsics-and-performance.html

java和golang性能

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的java和golang性能_Java本质和性能的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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