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概念
一个编写良好的计算机程序常常具有良好的局部性,它们倾向于引用邻近于其他最近引用过的数据项的数据项,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
}
再回头看一下时间局部性的示例,像示例中按顺序访问一个数组每个元素的函数,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照列顺序来扫描数组,第二个示例是按照行顺序来扫描数组。
数组在内存中是按照行顺序来存放的,结果就是按行顺序来扫描数组的示例得到了步长为rows的引用模式;
而对于按列顺序来扫描数组的示例来说,其结果是得到一个很好的步长为1的引用模式,具有良好的空间局部性。
性能测试
运行环境
- cpu: i5-7400
- 浏览器: chrome 70.0.3538.110
对一个长度为9000的二维数组(子数组长度也为9000)进行10次空间局部性测试,时间(毫秒)取平均值,结果如下:
所用示例为上述两个空间局部性示例
按列排序 | 按行排序 |
---|---|
124 | 2316 |
从以上测试结果来看,二维数组按列顺序访问比按行顺序访问快了1个数量级的速度。
总结
- 重复引用相同变量的程序具有良好的时间局部性
- 对于具有步长为k的引用模式的程序,步长越小,在内存中以大步长跳来跳去的程序空间局部性会很差
测试代码
const arry = []
let [num, n, cols, rows] = [9000, 9000, 9000, 9000]
let temp = []
while (num) {
while (n) {
temp.push(n)
n--
}
arry.push(temp)
n = 9000
temp = []
num--
}
let last, now, val
last = new Date()
val = sum1(arry, rows, cols)
now = new Date()
console.log(now - last)
console.log(val)
last = new Date()
val = sum2(arry, rows, cols)
now = new Date()
console.log(now - last)
console.log(val)
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
}
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
}