Swift Array性能回顾:

我写了自己的比较Swift和C/Objective-C的基准测试。我的基准计算质数。它使用之前的素数数组来寻找每个新的候选素数中的素数因子，所以它非常快。然而，它做了大量的数组读取，而很少写入数组。

我最初是针对Swift 1.2做这个基准测试的。我决定更新项目，并在Swift 2.0上运行它。

该项目允许您选择使用普通swift数组和使用swift不安全内存缓冲区使用数组语义。

对于C/Objective-C，你可以选择使用nsarray或C malloc'ed数组。

对于最快、最小的代码优化([-0s])或最快、积极的优化([-0fast])，测试结果似乎非常相似。

在关闭代码优化后，Swift 2.0的性能仍然很糟糕，而C/Objective-C的性能只是稍微慢一些。

最重要的是，基于C malloc数组的计算是最快的

当使用最快、最小的代码优化时，Swift不安全缓冲区的时间比C malloc数组长1.19 - 1.20倍。在快速、积极的优化中，差异似乎略小(Swift比C多花1.18到1.16倍的时间。

如果使用常规Swift数组，与C语言的区别会稍微大一些。(Swift要长1.22 - 1.23)

常规的Swift数组比Swift 1.2/Xcode 6中要快得多。它们的性能非常接近Swift的基于不安全缓冲区的数组，使用不安全内存缓冲区似乎真的不值得再麻烦了，这是大的。

顺便说一句，Objective-C NSArray的性能很糟糕。如果你打算在两种语言中使用原生容器对象，Swift要快得多。

你可以在github的SwiftPerformanceBenchmark上查看我的项目

它有一个简单的UI，让收集统计数据非常容易。

有趣的是，现在在Swift中排序似乎比在C中稍微快一些，但这个质数算法在Swift中仍然更快。

通过这个基准测试，Swift 1.0现在和C一样快，使用默认的发布优化级别[-O]。

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下面是Swift测试版中的就地快速排序:

func quicksort_swift(inout a:CInt[], start:Int, end:Int) {
    if (end - start < 2){
        return
    }
    var p = a[start + (end - start)/2]
    var l = start
    var r = end - 1
    while (l <= r){
        if (a[l] < p){
            l += 1
            continue
        }
        if (a[r] > p){
            r -= 1
            continue
        }
        var t = a[l]
        a[l] = a[r]
        a[r] = t
        l += 1
        r -= 1
    }
    quicksort_swift(&a, start, r + 1)
    quicksort_swift(&a, r + 1, end)
}

在C中也是一样:

void quicksort_c(int *a, int n) {
    if (n < 2)
        return;
    int p = a[n / 2];
    int *l = a;
    int *r = a + n - 1;
    while (l <= r) {
        if (*l < p) {
            l++;
            continue;
        }
        if (*r > p) {
            r--;
            continue;
        }
        int t = *l;
        *l++ = *r;
        *r-- = t;
    }
    quicksort_c(a, r - a + 1);
    quicksort_c(l, a + n - l);
}

这两个工作:

var a_swift:CInt[] = [0,5,2,8,1234,-1,2]
var a_c:CInt[] = [0,5,2,8,1234,-1,2]

quicksort_swift(&a_swift, 0, a_swift.count)
quicksort_c(&a_c, CInt(a_c.count))

// [-1, 0, 2, 2, 5, 8, 1234]
// [-1, 0, 2, 2, 5, 8, 1234]

两者都在编写的程序中调用。

var x_swift = CInt[](count: n, repeatedValue: 0)
var x_c = CInt[](count: n, repeatedValue: 0)
for var i = 0; i < n; ++i {
    x_swift[i] = CInt(random())
    x_c[i] = CInt(random())
}

let swift_start:UInt64 = mach_absolute_time();
quicksort_swift(&x_swift, 0, x_swift.count)
let swift_stop:UInt64 = mach_absolute_time();

let c_start:UInt64 = mach_absolute_time();
quicksort_c(&x_c, CInt(x_c.count))
let c_stop:UInt64 = mach_absolute_time();

这将绝对时间转换为秒:

static const uint64_t NANOS_PER_USEC = 1000ULL;
static const uint64_t NANOS_PER_MSEC = 1000ULL * NANOS_PER_USEC;
static const uint64_t NANOS_PER_SEC = 1000ULL * NANOS_PER_MSEC;

mach_timebase_info_data_t timebase_info;

uint64_t abs_to_nanos(uint64_t abs) {
    if ( timebase_info.denom == 0 ) {
        (void)mach_timebase_info(&timebase_info);
    }
    return abs * timebase_info.numer  / timebase_info.denom;
}

double abs_to_seconds(uint64_t abs) {
    return abs_to_nanos(abs) / (double)NANOS_PER_SEC;
}

下面是编译器优化级别的总结:

[-Onone] no optimizations, the default for debug.
[-O]     perform optimizations, the default for release.
[-Ofast] perform optimizations and disable runtime overflow checks and runtime type checks.

对于n=10_000，使用[-Onone]，时间单位为秒:

Swift:            0.895296452
C:                0.001223848

下面是Swift对于n=10_000的内置sort():

Swift_builtin:    0.77865783

下面是n=10_000时的[-O]:

Swift:            0.045478346
C:                0.000784666
Swift_builtin:    0.032513488

如你所见，Swift的性能提高了20倍。

根据mweathers的回答，设置[-Ofast]会产生真正的区别，导致n=10_000的时间:

Swift:            0.000706745
C:                0.000742374
Swift_builtin:    0.000603576

对于n=1_000_000:

Swift:            0.107111846
C:                0.114957179
Swift_sort:       0.092688548

为了进行比较，当n=1_000_000时，使用[-Onone]:

Swift:            142.659763258
C:                0.162065333
Swift_sort:       114.095478272

因此，在开发的这个阶段，没有优化的Swift几乎比C慢了1000倍。另一方面，当两个编译器都设置为[-Ofast] Swift时，实际上至少和C一样好，如果不是稍微好一点的话。

有人指出，[-Ofast]改变了语言的语义，使其具有潜在的不安全性。这是苹果在Xcode 5.0发布说明中所说的:

一个新的优化级别-Ofast，在LLVM中可用，支持积极的优化。ofast放宽了一些保守的限制，主要针对浮点运算，这对大多数代码都是安全的。它可以从编译器中获得显著的高性能。

他们几乎都主张这样做。我不能说这是否明智，但据我所知，如果你不做高精度浮点运算，并且你确信在你的程序中不可能有整数或数组溢出，那么在发布版中使用[-Ofast]似乎是足够合理的。如果你确实需要高性能和溢出检查/精确的算术，那么现在选择另一种语言。

Beta 3更新:

n=10_000 with [-O]:

Swift:            0.019697268
C:                0.000718064
Swift_sort:       0.002094721

Swift总体上要快一些，而且Swift的内置排序似乎有了很大的变化。

最后更新:

[-Onone]:

Swift:   0.678056695
C:       0.000973914

[o]:

Swift:   0.001158492
C:       0.001192406

[-Ounchecked]:

Swift:   0.000827764
C:       0.001078914

从Xcode 7开始，你可以打开“快速，整个模块优化”。这将立即提高您的性能。

func partition(inout list : [Int], low: Int, high : Int) -> Int {
    let pivot = list[high]
    var j = low
    var i = j - 1
    while j < high {
        if list[j] <= pivot{
            i += 1
            (list[i], list[j]) = (list[j], list[i])
        }
        j += 1
    }
    (list[i+1], list[high]) = (list[high], list[i+1])
    return i+1
}

func quikcSort(inout list : [Int] , low : Int , high : Int) {

    if low < high {
        let pIndex = partition(&list, low: low, high: high)
        quikcSort(&list, low: low, high: pIndex-1)
        quikcSort(&list, low: pIndex + 1, high: high)
    }
}

var list = [7,3,15,10,0,8,2,4]
quikcSort(&list, low: 0, high: list.count-1)

var list2 = [ 10, 0, 3, 9, 2, 14, 26, 27, 1, 5, 8, -1, 8 ]
quikcSort(&list2, low: 0, high: list2.count-1)

var list3 = [1,3,9,8,2,7,5]
quikcSort(&list3, low: 0, high: list3.count-1) 

这是我的博客关于快速排序- Github样本快速排序

您可以在partitioning the list中查看Lomuto的分区算法。用Swift编写。

Swift 4.1引入了新的-Osize优化模式。

In Swift 4.1 the compiler now supports a new optimization mode which enables dedicated optimizations to reduce code size. The Swift compiler comes with powerful optimizations. When compiling with -O the compiler tries to transform the code so that it executes with maximum performance. However, this improvement in runtime performance can sometimes come with a tradeoff of increased code size. With the new -Osize optimization mode the user has the choice to compile for minimal code size rather than for maximum speed. To enable the size optimization mode on the command line, use -Osize instead of -O.

进一步阅读:https://swift.org/blog/osize/

摘自Swift编程语言:

Swift的标准库提供了一个名为 类对已知类型的值数组进行排序 所提供的排序闭包的输出。一旦它完成 排序过程中，sort函数返回一个相同的新数组 类型和大小与旧的一样，其元素在正确的排序 秩序。

排序函数有两个声明。

允许你指定比较闭包的默认声明:

func sort<T>(array: T[], pred: (T, T) -> Bool) -> T[]

第二个声明只接受一个参数(数组)，并且“硬编码以使用小于比较器”。

func sort<T : Comparable>(array: T[]) -> T[]

Example:
sort( _arrayToSort_ ) { $0 > $1 }

我在一个操场上测试了您代码的修改版本，添加了闭包，以便我可以更密切地监视函数，我发现当n设置为1000时，这个闭包被调用了大约11000次。

let n = 1000
let x = Int[](count: n, repeatedValue: 0)
for i in 0..n {
    x[i] = random()
}
let y = sort(x) { $0 > $1 }

这不是一个有效的函数，我建议使用更好的排序函数实现。

编辑:

我看了一下维基百科的Quicksort页面，并为它写了一个Swift实现。以下是我在操场上使用的完整程序

import Foundation

func quickSort(inout array: Int[], begin: Int, end: Int) {
    if (begin < end) {
        let p = partition(&array, begin, end)
        quickSort(&array, begin, p - 1)
        quickSort(&array, p + 1, end)
    }
}

func partition(inout array: Int[], left: Int, right: Int) -> Int {
    let numElements = right - left + 1
    let pivotIndex = left + numElements / 2
    let pivotValue = array[pivotIndex]
    swap(&array[pivotIndex], &array[right])
    var storeIndex = left
    for i in left..right {
        let a = 1 // <- Used to see how many comparisons are made
        if array[i] <= pivotValue {
            swap(&array[i], &array[storeIndex])
            storeIndex++
        }
    }
    swap(&array[storeIndex], &array[right]) // Move pivot to its final place
    return storeIndex
}

let n = 1000
var x = Int[](count: n, repeatedValue: 0)
for i in 0..n {
    x[i] = Int(arc4random())
}

quickSort(&x, 0, x.count - 1) // <- Does the sorting

for i in 0..n {
    x[i] // <- Used by the playground to display the results
}

当n=1000时，我发现

quickSort()被调用了大约650次， 大约进行了6000次互换， 大约有10,000个比较

似乎内置的排序方法是(或接近)快速排序，并真的很慢…