Vector.min
реализован как
def min[B >: A](implicit cmp: Ordering[B]): A = {
if (isEmpty)
throw new UnsupportedOperationException("empty.min")
reduceLeft((x, y) => if (cmp.lteq(x, y)) x else y)
}
а при профиле
Vector.fill(1000000)(scala.util.Random.nextLong).min
он быстро, и нет бокса или распаковки. Если, однако, вы пишете, по-видимому, эквивалентный
val cmp = implicitly[Ordering[Long]]
Vector.fill(1000000)(scala.util.Random.nextLong).reduceLeft((x, y) => if (cmp.lteq(x, y)) x else y)
он работает примерно в 10 раз медленнее (игнорируя время в Random, которое в противном случае доминирует над этим, и да, я согревал свои тесты...).
Как первая версия избегает штрафа за производительность бокса?
Изменить: здесь мой код профилирования:
val cmp = implicitly[Ordering[Long]]
def randomLongs = Vector.fill(1000000)(scala.util.Random.nextLong)
def timing[R](f: => R): (Long, R) = {
val startTime = System.nanoTime
val result = f
((System.nanoTime - startTime) / 1000000, result)
}
def minTiming = { val r = randomLongs; timing(r.min)._1 }
def reduceLeftTiming = { val r = randomLongs; timing(r.reduceLeft((x, y) => if (cmp.lteq(x, y)) x else y))._1 }
while(true) {
println((minTiming, reduceLeftTiming))
}
и я вижу времена, используя min
около 20 мс, используя reduceLeft
~ 200 мс. Я профилировал этот код, используя YourKit
; здесь захват экрана дерева вызовов, показывающий, что min
не приводит к боксу.