我在Swift Beta中实现了一个算法，并注意到性能非常差。在深入研究之后，我意识到瓶颈之一就像排序数组一样简单。有关部分如下:
let n = 1000000
var x = [Int](repeating: 0, count: n)
for i in 0..<n {
x[i] = random()
}
// start clock here
let y = sort(x)
// stop clock here
在c++中，类似的操作在我的电脑上需要0.06秒。
在Python中，它需要0.6秒(没有技巧，只是y = sorted(x)对于一个整数列表)。
在Swift中，如果我用以下命令编译它，它需要6s:
xcrun swift -O3 -sdk `xcrun --show-sdk-path --sdk macosx`
如果我用下面的命令编译它，它需要88s:
xcrun swift -O0 -sdk `xcrun --show-sdk-path --sdk macosx`
Xcode中“Release”和“Release”的计时。“调试”构建也类似。
这里出了什么问题?与c++相比，我可以理解一些性能损失，但与纯Python相比，我不能理解10倍的性能下降。
编辑:weather注意到，将-O3更改为-Ofast使得这段代码几乎和c++版本一样快!然而，- ofast极大地改变了语言的语义——在我的测试中，它禁用了对整数溢出和数组索引溢出的检查。例如，使用-Ofast，下面的Swift代码会无声地运行而不会崩溃(并打印出一些垃圾):
let n = 10000000
print(n*n*n*n*n)
let x = [Int](repeating: 10, count: n)
print(x[n])
所以-Ofast不是我们想要的;Swift的全部意义在于我们有适当的安全网。当然，安全网对性能有一定的影响，但它们不应该使程序变慢100倍。请记住，Java已经检查了数组边界，在典型情况下，放缓的因素远小于2。在Clang和GCC中，我们有-ftrapv用于检查(有符号的)整数溢出，它也不是那么慢。
因此，问题来了:我们如何才能在不失去安全网的情况下在Swift中获得合理的性能?
编辑2:我做了更多的基准测试，使用非常简单的循环
for i in 0..<n {
x[i] = x[i] ^ 12345678
}
(这里有xor操作，这样我可以更容易地在程序集代码中找到相关的循环。我试图选择一个容易发现但“无害”的操作，因为它不需要任何与整数溢出相关的检查。)
同样，-O3和-Ofast在性能上存在巨大差异。所以我看了一下汇编代码:
很快我就得到了我想要的。相关部分是一个包含5条机器语言指令的循环。
对于-O3，我得到的结果超出了我的想象。内部循环包含88行汇编代码。我没有试图理解它的全部，但最可疑的部分是“callq _swift_retain”的13次调用和“callq _swift_release”的另外13次调用。也就是说，在内部循环中有26个子例程调用!
编辑3:在评论中，Ferruccio要求基准测试是公平的，因为它们不依赖于内置函数(例如sort)。我认为下面的程序是一个相当好的例子:
let n = 10000
var x = [Int](repeating: 1, count: n)
for i in 0..<n {
for j in 0..<n {
x[i] = x[j]
}
}
没有算术，所以我们不需要担心整数溢出。我们唯一要做的就是大量的数组引用。结果如下:swift -O3与-Ofast相比损失了近500倍:
c++ -O3: 0.05 s
c++ -O0: 0.4 s
Java: 0.2秒
Python与PyPy: 0.5秒
Python: 12秒
Swift -Ofast: 0.05 s
Swift -O3: 23秒
Swift -O0: 443 s
(如果你担心编译器可能会完全优化掉毫无意义的循环，你可以把它改为例如x[i] ^= x[j]，并添加输出x[0]的print语句。这不会改变任何事情;时间将非常相似。)
是的，这里的Python实现是一个愚蠢的纯Python实现，有一个int类型的列表和嵌套的for循环。它应该比未优化的Swift慢得多。Swift和数组索引似乎严重破坏了一些东西。
编辑4:这些问题(以及其他一些性能问题)似乎在Xcode 6 beta 5中已经修复。
对于排序，我现在有以下时间:
clang++ -O3: 0.06 s
swiftc -Ofast: 0.1秒
swiftc -O: 0.1秒
Swiftc: 4秒
对于嵌套循环:
clang++ -O3: 0.06 s
swiftc -Ofast: 0.3秒
swiftc -O: 0.4 s
540秒
似乎没有理由再使用不安全的-Ofast(又名- unchecked);纯-O生成同样好的代码。
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…
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…
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。
