在 Haxe 中循环最有效的方法是什么？

Question

我找不到任何关于 Haxe 中循环之间实际性能差异的信息。他们提到 Vector 有一些速度优化，因为它是固定长度的。遍历对象的最佳方法是什么？它是否取决于可迭代对象（例如 Array vs. Vector vs. Map）？

为什么 Haxe 在 SO 上的存在这么少？其他所有语言都对这个问题回答了 5 次以上...

Answer 1

由于没有人做过我发现的性能基准测试，我决定运行进行测试，以便未来的 Haxe 程序员可以使用此信息。

首先请注意：如果您不经常运行循环，它会非常快，对性能几乎没有影响。所以如果只使用数组更容易，那就去做吧。只有当你运行一遍又一遍地检查这个东西 and/or 如果它真的很大，性能才会受到影响。

事实证明，您的最佳选择主要取决于您的数据结构。我发现当您执行 for each 样式循环而不是标准的 for 循环或 while 循环时，数组往往会更快。在小尺寸情况下，数组本质上与向量一样快，因此在大多数情况下您无需担心使用哪一个。但是，如果您正在处理相当大的数组，那么切换到 Vector 将非常有益。如果您使用 Vector，则使用标准的 for 或 while 循环本质上是等效的（尽管 while 更快）。地图也非常快，特别是如果你避免 foreach 循环。

为了得出这些结论，我首先在这些条件下测试了循环：

测试数组、向量和地图（地图只是为了好玩）。
将每一个填充为 structure[i] = i，其中 i 在 0...size 中，尺寸在 [20, 100, 1000, 10000, 100000] 中，因此您可以找到适合您的尺寸。
使用三种 for 循环类型测试了每个大小的每个数据结构
```
for (i in 0...size)
for (item in array)
while (i < size)
```
在每个循环中，我执行了查找和赋值 arr[i] = arr[i] + 1;
每个循环类型都在其自己的循环内 for (iter in 0...1000) 以更准确地了解循环的执行方式。请注意，我只是将每个循环的时间加在一起，我没有平均或类似的东西。因此，如果一个数组需要 12 秒，那么平均执行一次实际上是 12 / 1000 => 0.012 秒。

最后，这是我的基准测试（运行在 HaxeDevelop 的 neko 调试中）：

Running test on size 20:

for (i...20) x 1000
    Array : 0.0019989013671875
    Vector : 0
    Map : 0.00300025939941406

for each(i in iterable) x 1000
    Array : 0.00100135803222656
    Vector : 0.00099945068359375
    Map : 0.0209999084472656

while (i < 20) x 1000
    Array : 0.00200080871582031
    Vector : 0.00099945068359375
    Map : 0.0019989013671875


Running test on size 100:

for (i...100) x 1000
    Array : 0.0120010375976563
    Vector : 0.0019989013671875
    Map : 0.0120010375976563

for each(i in iterable) x 1000
    Array : 0.00600051879882813
    Vector : 0.00299835205078125
    Map : 0.0190010070800781

while (i < 100) x 1000
    Array : 0.0119991302490234
    Vector : 0.00200080871582031
    Map : 0.0119991302490234


Running test on size 1000:

for (i...1000) x 1000
    Array : 0.11400032043457
    Vector : 0.0179996490478516
    Map : 0.104999542236328

for each(i in iterable) x 1000
    Array : 0.0550003051757813
    Vector : 0.0229988098144531
    Map : 0.210000991821289

while (i < 1000) x 1000
    Array : 0.105998992919922
    Vector : 0.0170001983642578
    Map : 0.101999282836914


Running test on size 10000:

for (i...10000) x 1000
    Array : 1.09500122070313
    Vector : 0.180000305175781
    Map : 1.09700012207031

for each(i in iterable) x 1000
    Array : 0.553998947143555
    Vector : 0.222999572753906
    Map : 2.17600059509277

while (i < 10000) x 1000
    Array : 1.07900047302246
    Vector : 0.170999526977539
    Map : 1.0620002746582


Running test on size 100000:

for (i...100000) x 1000
    Array : 10.9670009613037
    Vector : 1.80499839782715
    Map : 11.0330009460449

for each(i in iterable) x 1000
    Array : 5.54100036621094
    Vector : 2.21299934387207
    Map : 20.4000015258789

while (i < 100000) x 1000
    Array : 10.7889995574951
    Vector : 1.71500015258789
    Map : 10.8209991455078


total time: 83.8239994049072

希望对担心性能和 Haxe 以及需要使用大量循环的人有所帮助。

在 Haxe 中循环最有效的方法是什么？

What is the most efficient way to loop in Haxe?

performance

loops

haxe