我们应该测量函数的平均执行时间还是最小执行时间？

Question

我感兴趣的是比较两个不同函数的速度，两个函数使用相同的输入数据 (BMP)。

当我们测量一个函数的执行时间（始终使用相同的输入）时，我们不会得到相同的结果（时间），即使我们应该得到相同的结果（时间），因为程序运行处于多任务环境中。即使我们运行我们的程序与 'high priority' 一样，来自其他程序的一些干扰也会减慢我们的程序（为简化起见，让我们考虑单核计算机）。

因此，大多数人会多次计算函数的时间并取平均值。我的问题是为什么我们不记录最小执行时间而不是平均时间？最小执行时间应该比平均执行时间更接近真实情况。

Answer 1

您应该始终以最短时间为目标。
因为如果你这样做，你确定你只是在为你自己的代码计时，而不是其他任何东西。

以最短时间为目标
如果您的代码只有一个执行路径，那么您应该始终将最短时间（在多次重复中）作为实际花费的时间。
通过这种方式，您可以获得精确到一到两个 CPU 周期内的计时。需要明确的是，您运行数百万运行的代码片段，并以该运行的最低样本作为时间。
然后你将这数百万个运行s 包装在一个循环中运行s 10x 或 100x 并再次采用最低时间。像这样：

Lowest = MaxInt;
loop 100x 
  loop million times
     Clock.Start;
     DoTest;
     Timing = Clock.Time;
     if (timing < Lowest) {Lowest = timing}

另一个循环重置上下文有时会有所帮助。这很重要，例如如果 JIT 编译器启动晚了。外循环给它一个改变来重置。

如果代码片段特别快，您还可以在外循环中计时，然后除以一百万。在这种情况下，您将运行一个额外的空定时循环，并从繁忙循环中花费的时间中减去空循环所花费的时间。
你必须变得聪明，以防止代码优化消除空循环:-)。

如果你的代码有多个可能的路径，那么你就不能真正计算它的执行时间。运行只是一个具有固定输入的简单循环，因为这只会给你一个代码路径的部分时间。这可能不代表现实世界的表现。

使您的运行具有确定性
始终尝试修复代码，使代码只有一条路径。
或者尝试设置测试，以便连续采用所有可能的路径，然后计算每件事所花费的最短时间，然后除以测试的代码路径数。

一切和厨房水槽分析
如果这不可能，您将不得不取平均值，但请注意，在这种情况下，您实际上不再只是为代码计时，您还要考虑系统开销、HDD 中断和后台进程。

我们应该测量函数的平均执行时间还是最小执行时间？

Should we measure the average or the minimum execution time of a function?

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