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倚天剑

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C/Java/Python/Objective-C在OS X上的性能实验  

2013-10-15 17:15:31|  分类: 学习 |  标签: |举报 |字号 订阅

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转自:http://www.ituring.com.cn/article/24532

前几天看到一篇介绍python的文章:如何让python变得更快——http://www.codeproject.com/Articles/522217/Howplustoplusmakepluspythonplusfaster,这篇文章勾起了我的好奇心,同样的算法多种编程语言在Mac的OS X上跑会是个什么情况呢?

于是写了四种语言的斐波那契数列实现:C、Java、Python、Objective-C,而且都采用了效率最差耗时最长的递归实现,不使用其他数据结构或公式,这样对比起来更容易一些,如果使用迭代方式的话,执行时间太短很难比较。

第一轮测试不做任何优化,第二轮分别做一些编译和环境的调优处理,然后再看一下结果。代码如下:

C语言,使用函数实现递归计算

#include <stdio.h>

long fib(int n){
    if (n < 2)
        return n;
    return fib(n - 1) + fib(n - 2);
}

int main() {
    printf( "fib= %ld", fib(40) );
    return 0;
}

Java,使用静态方法实现递归计算

public class fib {
    public static long jfib(int n ){
        if (n < 2)
            return n;
        return jfib(n - 1) + jfib(n - 2);
    }

    public static void main(String[] args) {
        System.out.println( jfib( 40 ) );
    }
}

Python,使用函数实现递归计算

def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    return fib(n - 1) + fib(n - 2)

print fib(40) 

Objective-C,使用block实现递归计算

#import <Foundation/Foundation.h>

int main(int argc, const char * argv[])
{
    @autoreleasepool {

        long (^__block fib)(long) = ^(long num){
            if ( num < 2 )
                return num;
            return fib(num-1) + fib(num-2);
        };

        NSLog(@"Fib: %ld", fib(40) );        
    }
    return 0;
}

基本的测试环境:

  • C语言:i686-apple-darwin11-llvm-gcc-4.2
  • Java:java version "1.6.0_37",HotSpot(TM) 64-Bit
  • Python:Python 2.7.2 with GCC 4.2.1
  • Pypy:PyPy 1.9.0 with GCC 4.2.1
  • Objective-C:2.0 with LLVM 4.1

使用time命令计算执行时间,例如time python fib.py 直接编译运行的结果还是比较让人吃惊的:

  • C:1 秒
  • Java:0.63 秒
  • Python:45.79 秒
  • Objective-C:1.3 秒

结果:Java > C > Objective-C > Python 这个结果让人感到,Java真的不慢,动态语言有点慢。

第二轮测试,针对C程序,使用gcc -O进行优化编译;针对Python,使用pypy替换原生的python环境,针对Objective-C,设置优化Level为Fastest,结果如下:

  • C:0.35 秒
  • Java:0.63 秒
  • Python:4.96 秒
  • Objective-C:1.04 秒

结果:C > Java > Objective-C > Python

这个结果告诉我们,C还是最快的,pypy对python的优化处理还是非常明显的。

以上数据是在OS X平台上的、性能比例放大的测试结果,在实际应用中,如果针对不同场景采用了正确的算法,差距就不会有这么大,比如我们用迭代方式改写一下python的实现,如下:

def fib(n):
    if n < 2:
        return n
    a1 = a2 = a3 = 1
    while n>2:
        n -= 1
        a3=a1+a2
        a1=a2
        a2=a3

    return a3

print fib(40)

这时无论使用Python编译执行还是Pypy执行,基本都是0.02秒左右,没有太大差别。以上代码的执行结果是102334155,有兴趣的可以在自己的机器上试试。 声明: 1、以上代码仅供参考娱乐,实际应用中如果使用斐波那契数列,绝对不要使用递归调用的方式,迭代法应该是不错的选择。 2、数据量加大可能会有不同的结果,有兴趣的可以尝试下。

实验完成,希望对大家有参考。

谁还敢吹嘘Objective-c快?!!!

谁还敢恶意抨击Java说Java慢?!!!

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