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
三元运算符让人觉得很无聊，但它们也会令人困惑(使代码更难维护，从而增加了注入错误的可能性)。Jeff Attwood说得很好:
这是一个权衡取舍的完美例子 毫无意义的一次 写的时候节省了几十个 阅读时间理解惩罚——它 让我思考。
为了避免三元操作符，我创建了以下函数:
function atLeastTwoTrue($a, $b, $c) {
$count = 0;
if ($a) { $count++; }
if ($b) { $count++; }
if ($c) { $count++; }
if ($count >= 2) {
return true;
} else {
return false;
}
}
这个和其他解一样酷吗?不。这样更容易理解吗?是的。这是否会使代码更具可维护性、bug更少?是的。
其他回答
为什么不逐字执行呢?：）
(a?1:0)+(b?1:0)+(c?1:0) >= 2
在C语言中，你可以写a+b+ C >= 2(或者!!a+!! !b+!! !C >= 2，非常安全)。
为了回应TofuBeer对java字节码的比较，这里有一个简单的性能测试:
class Main
{
static boolean majorityDEAD(boolean a,boolean b,boolean c)
{
return a;
}
static boolean majority1(boolean a,boolean b,boolean c)
{
return a&&b || b&&c || a&&c;
}
static boolean majority2(boolean a,boolean b,boolean c)
{
return a ? b||c : b&&c;
}
static boolean majority3(boolean a,boolean b,boolean c)
{
return a&b | b&c | c&a;
}
static boolean majority4(boolean a,boolean b,boolean c)
{
return (a?1:0)+(b?1:0)+(c?1:0) >= 2;
}
static int loop1(boolean[] data, int i, int sz1, int sz2)
{
int sum = 0;
for(int j=i;j<i+sz1;j++)
{
for(int k=j;k<j+sz2;k++)
{
sum += majority1(data[i], data[j], data[k])?1:0;
sum += majority1(data[i], data[k], data[j])?1:0;
sum += majority1(data[j], data[k], data[i])?1:0;
sum += majority1(data[j], data[i], data[k])?1:0;
sum += majority1(data[k], data[i], data[j])?1:0;
sum += majority1(data[k], data[j], data[i])?1:0;
}
}
return sum;
}
static int loop2(boolean[] data, int i, int sz1, int sz2)
{
int sum = 0;
for(int j=i;j<i+sz1;j++)
{
for(int k=j;k<j+sz2;k++)
{
sum += majority2(data[i], data[j], data[k])?1:0;
sum += majority2(data[i], data[k], data[j])?1:0;
sum += majority2(data[j], data[k], data[i])?1:0;
sum += majority2(data[j], data[i], data[k])?1:0;
sum += majority2(data[k], data[i], data[j])?1:0;
sum += majority2(data[k], data[j], data[i])?1:0;
}
}
return sum;
}
static int loop3(boolean[] data, int i, int sz1, int sz2)
{
int sum = 0;
for(int j=i;j<i+sz1;j++)
{
for(int k=j;k<j+sz2;k++)
{
sum += majority3(data[i], data[j], data[k])?1:0;
sum += majority3(data[i], data[k], data[j])?1:0;
sum += majority3(data[j], data[k], data[i])?1:0;
sum += majority3(data[j], data[i], data[k])?1:0;
sum += majority3(data[k], data[i], data[j])?1:0;
sum += majority3(data[k], data[j], data[i])?1:0;
}
}
return sum;
}
static int loop4(boolean[] data, int i, int sz1, int sz2)
{
int sum = 0;
for(int j=i;j<i+sz1;j++)
{
for(int k=j;k<j+sz2;k++)
{
sum += majority4(data[i], data[j], data[k])?1:0;
sum += majority4(data[i], data[k], data[j])?1:0;
sum += majority4(data[j], data[k], data[i])?1:0;
sum += majority4(data[j], data[i], data[k])?1:0;
sum += majority4(data[k], data[i], data[j])?1:0;
sum += majority4(data[k], data[j], data[i])?1:0;
}
}
return sum;
}
static int loopDEAD(boolean[] data, int i, int sz1, int sz2)
{
int sum = 0;
for(int j=i;j<i+sz1;j++)
{
for(int k=j;k<j+sz2;k++)
{
sum += majorityDEAD(data[i], data[j], data[k])?1:0;
sum += majorityDEAD(data[i], data[k], data[j])?1:0;
sum += majorityDEAD(data[j], data[k], data[i])?1:0;
sum += majorityDEAD(data[j], data[i], data[k])?1:0;
sum += majorityDEAD(data[k], data[i], data[j])?1:0;
sum += majorityDEAD(data[k], data[j], data[i])?1:0;
}
}
return sum;
}
static void work()
{
boolean [] data = new boolean [10000];
java.util.Random r = new java.util.Random(0);
for(int i=0;i<data.length;i++)
data[i] = r.nextInt(2) > 0;
long t0,t1,t2,t3,t4,tDEAD;
int sz1 = 100;
int sz2 = 100;
int sum = 0;
t0 = System.currentTimeMillis();
for(int i=0;i<data.length-sz1-sz2;i++)
sum += loop1(data, i, sz1, sz2);
t1 = System.currentTimeMillis();
for(int i=0;i<data.length-sz1-sz2;i++)
sum += loop2(data, i, sz1, sz2);
t2 = System.currentTimeMillis();
for(int i=0;i<data.length-sz1-sz2;i++)
sum += loop3(data, i, sz1, sz2);
t3 = System.currentTimeMillis();
for(int i=0;i<data.length-sz1-sz2;i++)
sum += loop4(data, i, sz1, sz2);
t4 = System.currentTimeMillis();
for(int i=0;i<data.length-sz1-sz2;i++)
sum += loopDEAD(data, i, sz1, sz2);
tDEAD = System.currentTimeMillis();
System.out.println("a&&b || b&&c || a&&c : " + (t1-t0) + " ms");
System.out.println(" a ? b||c : b&&c : " + (t2-t1) + " ms");
System.out.println(" a&b | b&c | c&a : " + (t3-t2) + " ms");
System.out.println(" a + b + c >= 2 : " + (t4-t3) + " ms");
System.out.println(" DEAD : " + (tDEAD-t4) + " ms");
System.out.println("sum: "+sum);
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException
{
while(true)
{
work();
Thread.sleep(1000);
}
}
}
这将在我的机器上打印以下内容(在Intel Core 2 + sun java 1.6.0_15-b03上运行Ubuntu，带有HotSpot Server VM (14.1-b02，混合模式):
第一次和第二次迭代:
a&&b || b&&c || a&&c : 1740 ms
a ? b||c : b&&c : 1690 ms
a&b | b&c | c&a : 835 ms
a + b + c >= 2 : 348 ms
DEAD : 169 ms
sum: 1472612418
后来迭代:
a&&b || b&&c || a&&c : 1638 ms
a ? b||c : b&&c : 1612 ms
a&b | b&c | c&a : 779 ms
a + b + c >= 2 : 905 ms
DEAD : 221 ms
我想知道，对于(a + b + c >= 2)情况，java虚拟机可以做什么来降低性能。
下面是如果我用-client VM开关运行java会发生什么:
a&&b || b&&c || a&&c : 4034 ms
a ? b||c : b&&c : 2215 ms
a&b | b&c | c&a : 1347 ms
a + b + c >= 2 : 6589 ms
DEAD : 1016 ms
神秘……
如果我在GNU Java解释器中运行它，它会变慢近100倍，但是a&&b || b&&c || a&&c版本胜出。
在运行OS X的最新代码中，豆腐啤酒的结果:
a&&b || b&&c || a&&c : 1358 ms
a ? b||c : b&&c : 1187 ms
a&b | b&c | c&a : 410 ms
a + b + c >= 2 : 602 ms
DEAD : 161 ms
Paul Wagland使用Mac Java 1.6.0_26-b03-383-11A511的结果
a&&b || b&&c || a&&c : 394 ms
a ? b||c : b&&c : 435 ms
a&b | b&c | c&a : 420 ms
a + b + c >= 2 : 640 ms
a ^ b ? c : a : 571 ms
a != b ? c : a : 487 ms
DEAD : 170 ms
另一种方法是使用Java 8的Stream功能，用于任意数量的布尔值。如果Stream在处理所有元素之前达到极限，则会短路:
public static boolean atLeastTrue(int amount, Boolean ... booleans) {
return Stream.of(booleans).filter(b -> b).limit(amount).count() == amount;
}
public static void main(String[] args){
System.out.println("1,2: " + atLeastTrue(1, true, false, true));
System.out.println("1,1: " + atLeastTrue(1, false, true));
System.out.println("1,0: " + atLeastTrue(1, false));
System.out.println("1,1: " + atLeastTrue(1, true, false));
System.out.println("2,3: " + atLeastTrue(2, true, false, true, true));
System.out.println("3,2: " + atLeastTrue(3, true, false, true, false));
System.out.println("3,3: " + atLeastTrue(3, true, true, true, false));
}
输出:
1,2: true
1,1: true
1,0: false
1,1: true
2,3: true
3,2: false
3,3: true
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。
function atLeastTwoTrue($a, $b, $c) {
int count = 0;
count = (a ? count + 1 : count);
count = (b ? count + 1 : count);
count = (c ? count + 1 : count);
return (count >= 2);
}
还有一种不太好的方法:
return (Boolean.valueOf(a).hashCode() + Boolean.valueOf(b).hashCode() + Boolean.valueOf(c).hashCode()) < 3705);
布尔哈希码值固定为true为1231,false为1237，因此同样可以使用<= 3699
