一位面试官最近问了我这样一个问题:给定三个布尔变量a、b和c,如果三个变量中至少有两个为真,则返回true。

我的解决方案如下:

boolean atLeastTwo(boolean a, boolean b, boolean c) {
    if ((a && b) || (b && c) || (a && c)) {
        return true;
    }
    else{
        return false;
    }
}

他说这还可以进一步改进,但如何改进呢?


当前回答

可读性应该是目标。阅读代码的人必须立即理解您的意图。这就是我的解。

int howManyBooleansAreTrue =
      (a ? 1 : 0)
    + (b ? 1 : 0)
    + (c ? 1 : 0);

return howManyBooleansAreTrue >= 2;

其他回答

您不需要使用运算符的短路形式。

返回(a & b) | (b & c) | (c & a);

它执行与您的版本相同数量的逻辑操作,但是完全没有分支。

boolean atLeastTwo(boolean a, boolean b, boolean c) 
{
  return ((a && b) || (b && c) || (a && c));
}

下面是使用map/reduce的另一个实现。在分布式环境中,这可以很好地扩展到数十亿布尔值©。使用MongoDB:

创建数据库的布尔值:

db.values.insert({value: true});
db.values.insert({value: false});
db.values.insert({value: true});

创建map, reduce函数:

编辑:我喜欢CurtainDog的回答有映射/减少适用于泛型列表,所以这里有一个地图函数,它接受一个回调,决定一个值是否应该被计数。

var mapper = function(shouldInclude) {
    return function() {
        emit(null, shouldInclude(this) ? 1 : 0);
    };
}

var reducer = function(key, values) {
    var sum = 0;
    for(var i = 0; i < values.length; i++) {
        sum += values[i];
    }
    return sum;
}

运行map / reduce:

var result = db.values.mapReduce(mapper(isTrue), reducer).result;

containsMinimum(2, result); // true
containsMinimum(1, result); // false


function isTrue(object) {
    return object.value == true;
}

function containsMinimum(count, resultDoc) {
    var record = db[resultDoc].find().next();
    return record.value >= count;
}

在C:

return !!a + !!b + !!c >= 2;

以下是目前为止的答案:

public class X
{
    static boolean a(final boolean a, final boolean b, final boolean c)
    {
    return ((a && b) || (b && c) || (a && c));
    }

    static boolean b(final boolean a, final boolean b, final boolean c)
    {
    return a ? (b || c) : (b && c);
    }

    static boolean c(final boolean a, final boolean b, final boolean c)
    {
    return ((a & b) | (b & c) | (c & a));
    }

    static boolean d(final boolean a, final boolean b, final boolean c)
    {
    return ((a?1:0)+(b?1:0)+(c?1:0) >= 2);
    }
}

并通过反编译器运行它们(javap -c X > results.txt):

Compiled from "X.java"
public class X extends java.lang.Object{
public X();
  Code:
   0:   aload_0
   1:   invokespecial   #1; //Method java/lang/Object."<init>":()V
   4:   return

static boolean a(boolean, boolean, boolean);
  Code:
   0:   iload_0
   1:   ifeq    8
   4:   iload_1
   5:   ifne    24
   8:   iload_1
   9:   ifeq    16
   12:  iload_2
   13:  ifne    24
   16:  iload_0
   17:  ifeq    28
   20:  iload_2
   21:  ifeq    28
   24:  iconst_1
   25:  goto    29
   28:  iconst_0
   29:  ireturn

static boolean b(boolean, boolean, boolean);
  Code:
   0:   iload_0
   1:   ifeq    20
   4:   iload_1
   5:   ifne    12
   8:   iload_2
   9:   ifeq    16
   12:  iconst_1
   13:  goto    33
   16:  iconst_0
   17:  goto    33
   20:  iload_1
   21:  ifeq    32
   24:  iload_2
   25:  ifeq    32
   28:  iconst_1
   29:  goto    33
   32:  iconst_0
   33:  ireturn

static boolean c(boolean, boolean, boolean);
  Code:
   0:   iload_0
   1:   iload_1
   2:   iand
   3:   iload_1
   4:   iload_2
   5:   iand
   6:   ior
   7:   iload_2
   8:   iload_0
   9:   iand
   10:  ior
   11:  ireturn

static boolean d(boolean, boolean, boolean);
  Code:
   0:   iload_0
   1:   ifeq    8
   4:   iconst_1
   5:   goto    9
   8:   iconst_0
   9:   iload_1
   10:  ifeq    17
   13:  iconst_1
   14:  goto    18
   17:  iconst_0
   18:  iadd
   19:  iload_2
   20:  ifeq    27
   23:  iconst_1
   24:  goto    28
   27:  iconst_0
   28:  iadd
   29:  iconst_2
   30:  if_icmplt   37
   33:  iconst_1
   34:  goto    38
   37:  iconst_0
   38:  ireturn
}

你可以看到?:那些比你原来的修复版本稍好。最好的方法是完全避免分支的方法。从更少的指令(在大多数情况下)的角度来看,这很好,对于CPU的分支预测部分来说也更好,因为分支预测中的错误猜测可能会导致CPU失速。

我觉得最有效的是《月影》里的那个。它平均使用最少的指令,减少了CPU中管道停顿的机会。

为了100%确定,您需要找出每条指令的成本(以CPU周期为单位),不幸的是,这是不容易获得的(您必须查看热点的源代码,然后查看CPU供应商的规格,以确定每条生成指令所花费的时间)。

请参阅Rotsor对代码的运行时分析的更新答案。