Здравствуйте!
Решил попробовать использовать сервис jsperf.app для проверки скорости выполнения алгоритма. Алгоритм заключается в поиске количества вхождения элемента в массив. Есть две версии для проверки..
Исходные данные :
|
1 |
function randomArr(len){ const arr = []; for(let k=0; k<len; k++){ arr.push( Math.floor( Math.random()*10 ) ); }; return arr; }; const arr = randomArr(1000000).sort((a,b)=>{return a-b}); |
Медленная версия :
|
1 |
function countOccurrences2(arr, el){ let result = 0; for(let k=0; k<arr.length; k++){ if(arr[k]===el){ result++; }; }; return result; }; |
Быстрая версия ( использующая алгоритм бинарного поиска ) :
|
1 |
function binarySearch(arr,searchedItem){ // debugger; let leftPointer = 0, rightPointer = arr.length; for(let k=0; k<arr.length;k++){ let mid = Math.floor((rightPointer+leftPointer)/2); if(searchedItem>arr[mid]){ leftPointer = mid; continue; }; if(searchedItem<arr[mid]){ rightPointer = mid; continue; }; return mid; }; return -1; }; function countOccurrences1(arr, el){ let elPosition = binarySearch(arr, el); if(elPosition===-1){ return 0; }; // let counter = 1; let leftPointer = elPosition; rightPointer = elPosition; while(arr[leftPointer]===el){ leftPointer--; }; while(arr[rightPointer]===el){ rightPointer++; }; return rightPointer - leftPointer - 1 ; }; |
Собственно не понятные результаты , они противоположенные в браузере при использовании console.time() и на сайте jsperf
browser test :
jsperf test :
Не могу найти причину такого поведения, я пользуюсь сервисом jsperf не долго, но тем не менее уже проверял там алгоритмы, и работало всё вроде бы корректно.
Дополнительно:
Содержание
Вспомнил интересный доклад про бенчмарки и производительность JS, думаю, вам будет интересно - ссылка
Ответы:
временными проблемами в браузере/операционной системе?
картинка
- IvanU7n , не очень понятно что Вы имеете ввиду. Тесты и в браузере и на локальной машине были проделаны нираз, результат всегда примерно одинаковый. Хотя "быстрый" алгоритм должен работать однозначно быстрее
- Muranx, к тому, что уж коли повторить ваш странный результат на своей стороне у меня не получилось, значит есть вероятность того, что странность вашего результата может зависеть от вашего окружения
как именно зависит мне также непонятно, т.к. что браузерная консоль, что jsperf проверяют быстродействие браузерного js-движка
- Muranx, поддерживаю слова IvanU7n, у меня аналогичные результаты.
- IvanU7n , ну т.е. Ваш ответ "я не знаю почему так происходит"?
как именно зависит мне также непонятно,
- Muranx, скорее "из-за неповторяемости результата делать какие-либо предположения стороннему наблюдателю бессмысленно, т.к. это будет гадание на кофейной гуще"
Для решения данной проблемы вы можете воспользоваться услугами фрилансеров. Мы выполним необходимую работу быстро и качественно.
Оставить комментарий Отменить
Ответы
- Есть ответ! к записи Как уменьшить масштаб меньше 100% в Windows 10 (22H2)
- Есть ответ! к записи Аналоги CloudFlare в России?
- Есть ответ! к записи Аналоги CloudFlare в России?
- Есть ответ! к записи Как называется человек, который дизайн придумает для сайта и сверстает его?
- Есть ответ! к записи Можно ли установить Яндекс.Диск на АльтЛинукс?
- Есть ответ! к записи Картинки мутные только на сафари, есть выход?
- Есть ответ! к записи Keenetic. Как настроить SSTP клиент с сертификатом?
- Есть ответ! к записи Чем заменить executor в aiogram 3?
Разная скорость выполнения алгоритма может зависеть от нескольких факторов, включая сложность самого алгоритма, объем входных данных, эффективность используемых структур данных, а также от способа реализации алгоритма. Давайте рассмотрим каждый из этих факторов подробнее.
1. Сложность алгоритма:
Сложность алгоритма определяет количество операций, необходимых для выполнения данного алгоритма в зависимости от размера входных данных. Существует несколько видов сложности: константная O(1), линейная O(n), квадратичная O(n^2), логарифмическая O(log n) и т.д. Чем ниже сложность алгоритма, тем быстрее он будет выполняться.
2. Объем входных данных:
Чем больше объем входных данных, тем больше времени и ресурсов потребуется для выполнения алгоритма. Например, алгоритм с линейной сложностью будет выполняться быстрее на меньшем объеме данных, чем на большем.
3. Эффективность структур данных:
Использование эффективных структур данных, таких как хэш-таблицы, деревья и т.д., может значительно ускорить выполнение алгоритма. Например, при поиске элемента в массиве и использовании хэш-таблицы время выполнения будет существенно отличаться.
4. Способ реализации алгоритма:
Правильный выбор алгоритма и оптимизация его реализации также влияют на скорость выполнения. Например, использование оптимизированных циклов, избегание лишних операций и т.д. могут повлиять на скорость выполнения.
В целом, для оптимизации скорости выполнения алгоритма необходимо учитывать все вышеперечисленные факторы, а также проводить тестирование алгоритма на различных объемах данных и анализировать результаты. Только таким образом можно выбрать наиболее эффективный и быстрый алгоритм для конкретной задачи.