代码优化点--程序的局部性

一个编写良好的计算机程序常常具有良好的局部性,它们倾向于引用最近引用过的数据项附近的数据项,或者最近引用过的数据项本身,这种倾向性,被称为局部性原理。有良好局部性的程序比局部性差的程序运行得更快。

局部性通常有两种不同的形式:

  • 时间局部性:在一个具有良好时间局部性的程序中,被引用过一次的内存位置很可能在不远的将来被多次引用。
  • 空间局部性 :在一个具有良好空间局部性的程序中,如果一个内存位置被引用了一次,那么程序很可能在不远的将来引用附近的一个内存位置。

时间局部性示例

function sum(arry) {
    let i, sum = 0
    let len = arry.length

    for (i = 0; i < len; i++) {
        sum += arry[i]
    }

    return sum
}

在这个例子中,变量sum在每次循环迭代中被引用一次,因此,对于sum来说,具有良好的时间局部性

空间局部性示例

具有良好空间局部性的程序

// 二维数组 
function sum1(arry, rows, cols) {
    let i, j, sum = 0

    for (i = 0; i < rows; i++) {
        for (j = 0; j < cols; j++) {
            sum += arry[i][j]
        }
    }
    return sum
}

空间局部性差的程序

// 二维数组 
function sum2(arry, rows, cols) {
    let i, j, sum = 0

    for (j = 0; j < cols; j++) {
        for (i = 0; i < rows; i++) {
            sum += arry[i][j]
        }
    }
    return sum
}

看一下上面的两个空间局部性示例,像示例中从每行开始按顺序访问数组每个元素的方式,称为具有步长为1的引用模式。 如果在数组中,每隔k个元素进行访问,就称为步长为k的引用模式。 一般而言,随着步长的增加,空间局部性下降。

这两个例子有什么区别?区别在于第一个示例是按行扫描数组,每扫描完一行再去扫下一行;第二个示例是按列来扫描数组,扫完一行中的一个元素,马上就去扫下一行中的同一列元素。

数组在内存中是按照行顺序来存放的,结果就是逐行扫描数组的示例得到了步长为 1 引用模式,具有良好的空间局部性;而另一个示例步长为 rows,空间局部性极差。





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