我怎样才能做得快呢?

当然我可以这样做:

static bool ByteArrayCompare(byte[] a1, byte[] a2)
{
    if (a1.Length != a2.Length)
        return false;

    for (int i=0; i<a1.Length; i++)
        if (a1[i]!=a2[i])
            return false;

    return true;
}

但我正在寻找一个BCL函数或一些高度优化的已证明的方法来做到这一点。

java.util.Arrays.equals((sbyte[])(Array)a1, (sbyte[])(Array)a2);

工作得很好,但这似乎不适用于x64。

注意我的快速回答。


当前回答

似乎EqualBytesLongUnrolled是上述建议中最好的。

被跳过的方法(Enumerable.SequenceEqual,StructuralComparisons.StructuralEqualityComparer.Equals)不是慢速的。在265MB的数组上,我测量了这个:

Host Process Environment Information:
BenchmarkDotNet.Core=v0.9.9.0
OS=Microsoft Windows NT 6.2.9200.0
Processor=Intel(R) Core(TM) i7-3770 CPU 3.40GHz, ProcessorCount=8
Frequency=3323582 ticks, Resolution=300.8802 ns, Timer=TSC
CLR=MS.NET 4.0.30319.42000, Arch=64-bit RELEASE [RyuJIT]
GC=Concurrent Workstation
JitModules=clrjit-v4.6.1590.0

Type=CompareMemoriesBenchmarks  Mode=Throughput  

                 Method |      Median |    StdDev | Scaled | Scaled-SD |
----------------------- |------------ |---------- |------- |---------- |
             NewMemCopy |  30.0443 ms | 1.1880 ms |   1.00 |      0.00 |
 EqualBytesLongUnrolled |  29.9917 ms | 0.7480 ms |   0.99 |      0.04 |
          msvcrt_memcmp |  30.0930 ms | 0.2964 ms |   1.00 |      0.03 |
          UnsafeCompare |  31.0520 ms | 0.7072 ms |   1.03 |      0.04 |
       ByteArrayCompare | 212.9980 ms | 2.0776 ms |   7.06 |      0.25 |

OS=Windows
Processor=?, ProcessorCount=8
Frequency=3323582 ticks, Resolution=300.8802 ns, Timer=TSC
CLR=CORE, Arch=64-bit ? [RyuJIT]
GC=Concurrent Workstation
dotnet cli version: 1.0.0-preview2-003131

Type=CompareMemoriesBenchmarks  Mode=Throughput  

                 Method |      Median |    StdDev | Scaled | Scaled-SD |
----------------------- |------------ |---------- |------- |---------- |
             NewMemCopy |  30.1789 ms | 0.0437 ms |   1.00 |      0.00 |
 EqualBytesLongUnrolled |  30.1985 ms | 0.1782 ms |   1.00 |      0.01 |
          msvcrt_memcmp |  30.1084 ms | 0.0660 ms |   1.00 |      0.00 |
          UnsafeCompare |  31.1845 ms | 0.4051 ms |   1.03 |      0.01 |
       ByteArrayCompare | 212.0213 ms | 0.1694 ms |   7.03 |      0.01 |

其他回答

对于那些关心顺序的人(即希望你的memcmp返回一个int而不是什么都没有),. net Core 3.0(以及。net Standard 2.1也就是。net 5.0)将包括一个Span.SequenceCompareTo(…)扩展方法(加上一个Span.SequenceEqualTo),可以用来比较两个ReadOnlySpan<T>实例(其中T: IComparable<T>)。

在最初的GitHub提案中,讨论了与跳转表计算的方法比较,将字节[]读为长[],SIMD使用,以及对CLR实现的memcmp的p/调用。

继续向前,这应该是您比较字节数组或字节范围的首选方法(对于. net Standard 2.1 api,应该使用Span<byte>而不是byte[]),并且它足够快,您应该不再关心优化它(不,尽管在名称上有相似之处,但它的性能不像可怕的Enumerable.SequenceEqual那样糟糕)。

#if NETCOREAPP3_0_OR_GREATER
// Using the platform-native Span<T>.SequenceEqual<T>(..)
public static int Compare(byte[] range1, int offset1, byte[] range2, int offset2, int count)
{
    var span1 = range1.AsSpan(offset1, count);
    var span2 = range2.AsSpan(offset2, count);

    return span1.SequenceCompareTo(span2);
    // or, if you don't care about ordering
    // return span1.SequenceEqual(span2);
}
#else
// The most basic implementation, in platform-agnostic, safe C#
public static bool Compare(byte[] range1, int offset1, byte[] range2, int offset2, int count)
{
    // Working backwards lets the compiler optimize away bound checking after the first loop
    for (int i = count - 1; i >= 0; --i)
    {
        if (range1[offset1 + i] != range2[offset2 + i])
        {
            return false;
        }
    }

    return true;
}
#endif

Span<T>提供了一个极具竞争力的替代方案,而不必在您自己的应用程序的代码库中添加令人困惑和/或不可移植的错误:

// byte[] is implicitly convertible to ReadOnlySpan<byte>
static bool ByteArrayCompare(ReadOnlySpan<byte> a1, ReadOnlySpan<byte> a2)
{
    return a1.SequenceEqual(a2);
}

. net 6.0.4的实现可以在这里找到。

我已经修改了@EliArbel的要点,将这个方法添加为SpansEqual,在其他人的基准测试中删除大多数不太有趣的性能,使用不同的数组大小运行它,输出图形,并将SpansEqual标记为基线,以便它报告不同的方法与SpansEqual相比如何。

以下数字来自结果,经过轻微编辑以删除“错误”一栏。

|        Method |  ByteCount |               Mean |          StdDev | Ratio | RatioSD |
|-------------- |----------- |-------------------:|----------------:|------:|--------:|
|    SpansEqual |         15 |           2.074 ns |       0.0233 ns |  1.00 |    0.00 |
|  LongPointers |         15 |           2.854 ns |       0.0632 ns |  1.38 |    0.03 |
|      Unrolled |         15 |          12.449 ns |       0.2487 ns |  6.00 |    0.13 |
| PInvokeMemcmp |         15 |           7.525 ns |       0.1057 ns |  3.63 |    0.06 |
|               |            |                    |                 |       |         |
|    SpansEqual |       1026 |          15.629 ns |       0.1712 ns |  1.00 |    0.00 |
|  LongPointers |       1026 |          46.487 ns |       0.2938 ns |  2.98 |    0.04 |
|      Unrolled |       1026 |          23.786 ns |       0.1044 ns |  1.52 |    0.02 |
| PInvokeMemcmp |       1026 |          28.299 ns |       0.2781 ns |  1.81 |    0.03 |
|               |            |                    |                 |       |         |
|    SpansEqual |    1048585 |      17,920.329 ns |     153.0750 ns |  1.00 |    0.00 |
|  LongPointers |    1048585 |      42,077.448 ns |     309.9067 ns |  2.35 |    0.02 |
|      Unrolled |    1048585 |      29,084.901 ns |     428.8496 ns |  1.62 |    0.03 |
| PInvokeMemcmp |    1048585 |      30,847.572 ns |     213.3162 ns |  1.72 |    0.02 |
|               |            |                    |                 |       |         |
|    SpansEqual | 2147483591 | 124,752,376.667 ns | 552,281.0202 ns |  1.00 |    0.00 |
|  LongPointers | 2147483591 | 139,477,269.231 ns | 331,458.5429 ns |  1.12 |    0.00 |
|      Unrolled | 2147483591 | 137,617,423.077 ns | 238,349.5093 ns |  1.10 |    0.00 |
| PInvokeMemcmp | 2147483591 | 138,373,253.846 ns | 288,447.8278 ns |  1.11 |    0.01 |

我很惊讶地看到SpansEqual没有在max-array-size方法中名列前茅,但差异是如此之小,我认为这不会有什么影响。在更新到。net 6.0.4和我的新硬件上运行后,SpansEqual现在在所有数组大小上都轻松优于其他所有数组。

我的系统信息:

BenchmarkDotNet=v0.13.1, OS=Windows 10.0.22000
AMD Ryzen 9 5900X, 1 CPU, 24 logical and 12 physical cores
.NET SDK=6.0.202
  [Host]     : .NET 6.0.4 (6.0.422.16404), X64 RyuJIT
  DefaultJob : .NET 6.0.4 (6.0.422.16404), X64 RyuJIT

使用SequenceEquals进行比较。

. net 3.5及更新版本有一个新的公共类型System.Data.Linq.Binary,它封装了byte[]。它实现了IEquatable<Binary>,(实际上)比较两个字节数组。注意System.Data.Linq.Binary也有来自byte[]的隐式转换运算符。

MSDN文档:System.Data.Linq.Binary

Equals方法的反射器反编译:

private bool EqualsTo(Binary binary)
{
    if (this != binary)
    {
        if (binary == null)
        {
            return false;
        }
        if (this.bytes.Length != binary.bytes.Length)
        {
            return false;
        }
        if (this.hashCode != binary.hashCode)
        {
            return false;
        }
        int index = 0;
        int length = this.bytes.Length;
        while (index < length)
        {
            if (this.bytes[index] != binary.bytes[index])
            {
                return false;
            }
            index++;
        }
    }
    return true;
}

有趣的是,只有当两个Binary对象的哈希值相同时,它们才会进行逐字节比较循环。然而,这是以在二进制对象的构造函数中计算哈希值为代价的(通过使用for loop:-)遍历数组)。

上述实现意味着,在最坏的情况下,您可能必须遍历数组三次:首先计算array1的哈希值,然后计算array2的哈希值,最后(因为这是最坏的情况,长度和哈希值相等)比较array1中的字节和数组2中的字节。

总的来说,即使System.Data.Linq.Binary被内置到BCL中,我不认为这是比较两个字节数组的最快方法:-|。

编辑:现代的快速方法是使用a1.SequenceEquals(a2)

用户gil提出了不安全的代码,产生了这个解决方案:

// Copyright (c) 2008-2013 Hafthor Stefansson
// Distributed under the MIT/X11 software license
// Ref: http://www.opensource.org/licenses/mit-license.php.
static unsafe bool UnsafeCompare(byte[] a1, byte[] a2) {
  unchecked {
    if(a1==a2) return true;
    if(a1==null || a2==null || a1.Length!=a2.Length)
      return false;
    fixed (byte* p1=a1, p2=a2) {
      byte* x1=p1, x2=p2;
      int l = a1.Length;
      for (int i=0; i < l/8; i++, x1+=8, x2+=8)
        if (*((long*)x1) != *((long*)x2)) return false;
      if ((l & 4)!=0) { if (*((int*)x1)!=*((int*)x2)) return false; x1+=4; x2+=4; }
      if ((l & 2)!=0) { if (*((short*)x1)!=*((short*)x2)) return false; x1+=2; x2+=2; }
      if ((l & 1)!=0) if (*((byte*)x1) != *((byte*)x2)) return false;
      return true;
    }
  }
}

它对尽可能多的数组进行基于64位的比较。这依赖于数组以qword对齐开始的事实。它会工作,如果不是qword对齐,只是没有那么快,如果它是。

它比简单的“for”循环快了大约7个计时器。使用j#库执行相当于原来的' for '循环。使用.SequenceEqual会慢7倍左右;我想只是因为它使用了ienumerator。movenext。我认为基于linq的解决方案至少会这么慢,甚至更糟。