一个编写良好的计算机程序常常具有良好的局部性,它们倾向于引用最近引用过的数据项附近的数据项,或者最近引用过的数据项本身,这种倾向性,被称为局部性原理。有良好局部性的程序比局部性差的程序运行得更快。
时间局部性示例
function sum(arry) {
let i, sum = 0
let len = arry.length
for (i = 0; i < len; i++) {
sum += arry[i]
}
return sum
}
在这个例子中,变量sum在每次循环迭代中被引用一次,因此,对于sum来说,具有良好的时间局部性
空间局部性示例
具有良好空间局部性的程序
// 二维数组
function sum1(arry, rows, cols) {
let i, j, sum = 0
for (i = 0; i < rows; i++) {
for (j = 0; j < cols; j++) {
sum += arry[i][j]
}
}
return sum
}
空间局部性差的程序
// 二维数组
function sum2(arry, rows, cols) {
let i, j, sum = 0
for (j = 0; j < cols; j++) {
for (i = 0; i < rows; i++) {
sum += arry[i][j]
}
}
return sum
}
看一下上面的两个空间局部性示例,像示例中从每行开始按顺序访问数组每个元素的方式,称为具有步长为1的引用模式。 如果在数组中,每隔k个元素进行访问,就称为步长为k的引用模式。 一般而言,随着步长的增加,空间局部性下降。
这两个例子有什么区别?区别在于第一个示例是按行扫描数组,每扫描完一行再去扫下一行;第二个示例是按列来扫描数组,扫完一行中的一个元素,马上就去扫下一行中的同一列元素。
数组在内存中是按照行顺序来存放的,结果就是逐行扫描数组的示例得到了步长为 1 引用模式,具有良好的空间局部性;而另一个示例步长为 rows,空间局部性极差。
运行环境:
对一个长度为9000的二维数组(子数组长度也为9000)进行10次空间局部性测试,时间(毫秒)取平均值,结果如下:
所用示例为上述两个空间局部性示例
步长为 1 | 步长为 9000 |
---|---|
124 | 2316 |
从以上测试结果来看,步长为 1 的数组执行时间比步长为 9000 的数组快了一个数量级。
参考资料: