আমার কাছে 500000 এলোমেলোভাবে উত্পাদিত Tuple<long,long,string>অবজেক্টগুলির একটি তালিকা রয়েছে যার উপর আমি একটি সাধারণ "এর মধ্যে" অনুসন্ধান সম্পাদন করছি:
var data = new List<Tuple<long,long,string>>(500000);
...
var cnt = data.Count(t => t.Item1 <= x && t.Item2 >= x);যখন আমি আমার এলোমেলো অ্যারে উত্পন্ন করি এবং 100 টি এলোমেলোভাবে উত্পন্ন মানগুলির জন্য অনুসন্ধান চালাই x, অনুসন্ধানগুলি প্রায় চার সেকেন্ডের মধ্যে সম্পূর্ণ হয়। বাছাই করা অনুসন্ধানগুলিতে যে দুর্দান্ত বিস্ময়কর বিষয়গুলি সম্পর্কে জেনে গেছে, তা সত্ত্বেও, আমি আমার 100 অনুসন্ধান চালানোর আগে - প্রথমে Item1, পরে Item2এবং শেষ পর্যন্ত - আমার ডেটা বাছাই করার সিদ্ধান্ত নিয়েছি Item3। আমি শাখার পূর্বাভাসের কারণে বাছাই করা সংস্করণটি একটু দ্রুত সঞ্চালনের প্রত্যাশা করছিলাম: আমার চিন্তাভাবনাটি হ'ল যে একবার আমরা সেই বিন্দুতে পৌঁছে গেলাম, Item1 == xআরও সমস্ত চেকগুলি t.Item1 <= xশাখার সঠিকভাবে "না নেওয়ার" হিসাবে ভবিষ্যদ্বাণী করবে, এর লেজের অংশটি দ্রুত করবে অনুসন্ধান করুন। আমার অবাক করার বিষয়, অনুসন্ধানগুলি বাছাই করা অ্যারেতে দ্বিগুণ সময় নিয়েছিল !
আমি যেভাবে আমার পরীক্ষা-নিরীক্ষা চালিয়েছি তার চারদিকে ক্রম বদলানোর চেষ্টা করেছি এবং এলোমেলো সংখ্যা জেনারেটরের জন্য বিভিন্ন বীজ ব্যবহার করেছি, তবে ফলটি একই রকম হয়েছে: একটি অরসেটেড অ্যারেতে অনুসন্ধান একই অ্যারেটিতে অনুসন্ধানের চেয়ে প্রায় দ্বিগুণ দ্রুত ছুটেছিল, কিন্তু সাজানো!
কারও কি এই অদ্ভুত প্রভাব সম্পর্কে ভাল ব্যাখ্যা আছে? আমার পরীক্ষার উত্স কোড অনুসরণ করে; আমি নেট নেট ব্যবহার করছি।
private const int TotalCount = 500000;
private const int TotalQueries = 100;
private static long NextLong(Random r) {
var data = new byte[8];
r.NextBytes(data);
return BitConverter.ToInt64(data, 0);
}
private class TupleComparer : IComparer<Tuple<long,long,string>> {
public int Compare(Tuple<long,long,string> x, Tuple<long,long,string> y) {
var res = x.Item1.CompareTo(y.Item1);
if (res != 0) return res;
res = x.Item2.CompareTo(y.Item2);
return (res != 0) ? res : String.CompareOrdinal(x.Item3, y.Item3);
}
}
static void Test(bool doSort) {
var data = new List<Tuple<long,long,string>>(TotalCount);
var random = new Random(1000000007);
var sw = new Stopwatch();
sw.Start();
for (var i = 0 ; i != TotalCount ; i++) {
var a = NextLong(random);
var b = NextLong(random);
if (a > b) {
var tmp = a;
a = b;
b = tmp;
}
var s = string.Format("{0}-{1}", a, b);
data.Add(Tuple.Create(a, b, s));
}
sw.Stop();
if (doSort) {
data.Sort(new TupleComparer());
}
Console.WriteLine("Populated in {0}", sw.Elapsed);
sw.Reset();
var total = 0L;
sw.Start();
for (var i = 0 ; i != TotalQueries ; i++) {
var x = NextLong(random);
var cnt = data.Count(t => t.Item1 <= x && t.Item2 >= x);
total += cnt;
}
sw.Stop();
Console.WriteLine("Found {0} matches in {1} ({2})", total, sw.Elapsed, doSort ? "Sorted" : "Unsorted");
}
static void Main() {
Test(false);
Test(true);
Test(false);
Test(true);
}Populated in 00:00:01.3176257
Found 15614281 matches in 00:00:04.2463478 (Unsorted)
Populated in 00:00:01.3345087
Found 15614281 matches in 00:00:08.5393730 (Sorted)
Populated in 00:00:01.3665681
Found 15614281 matches in 00:00:04.1796578 (Unsorted)
Populated in 00:00:01.3326378
Found 15614281 matches in 00:00:08.6027886 (Sorted)Item1 == xপরবর্তী সমস্ত চেকগুলি t.Item1 <= xশাখাকে সঠিকভাবে "না নেওয়া" হিসাবে ভবিষ্যদ্বাণী করবে, অনুসন্ধানের লেজের অংশটি দ্রুততর করবে। স্পষ্টতই, চিন্তাভাবনার সেই লাইনটি কঠোর বাস্তবতায় ভুল প্রমাণিত হয়েছে :)