Java计算速度加倍

Question

我有一段代码需要基于双精度值进行许多计算，这需要太多时间。我可以通过去掉一些小数来加快速度吗？如果我使用格式化程序来解析双精度数，是否会先进行微积分，然后去掉多余的小数，所以什么也得不到？这样做的最好方法是什么？

只是想了解一下：

double avgRatingForPreferredItem = (double) tempAverageRating.get(matrix.get(0).getItemID1())/matrix.size(); 
   double avgRatingForRandomItem = (double) tempAverageRating.get(matrix.get(0).getItemID2())/matrix.size();

double numarator = 0;
   for (MatrixColumn matrixCol : matrix) {
     numarator += ( matrixCol.getRatingForItemID1() - avgRatingForPreferredItem ) * (matrixCol.getRatingForItemID2() - avgRatingForRandomItem);
   }

   double numitor = 0;
   double numitorStanga = 0;
   double numitorDreapta = 0;
   for (MatrixColumn matrixCol : matrix) {
     numitorStanga += (matrixCol.getRatingForItemID1() - avgRatingForPreferredItem) * (matrixCol.getRatingForItemID1() - avgRatingForPreferredItem);
     numitorDreapta += (matrixCol.getRatingForItemID2() - avgRatingForRandomItem) * (matrixCol.getRatingForItemID2() - avgRatingForRandomItem);
   }

   numitor = Math.sqrt( numitorStanga * numitorDreapta );

   double corelare = numarator/numitor;

Answer 1

我不相信所涉及的实际值会产生任何影响。

至少值得尝试减少此处的计算：

for (MatrixColumn matrixCol : matrix) {
 numitorStanga  += (matrixCol.getRatingForItemID1() - avgRatingForPreferredItem)
                 * (matrixCol.getRatingForItemID1() - avgRatingForPreferredItem);
 numitorDreapta += (matrixCol.getRatingForItemID2() - avgRatingForRandomItem) 
                 * (matrixCol.getRatingForItemID2() - avgRatingForRandomItem);
}

这取决于 JIT 编译器的智能程度 - 我假设 getRatingforItemID1 和 getRatingforItemID2只是传递属性 - 但您的代码至少看起来像是在进行冗余减法。所以：

for (MatrixColumn matrixCol : matrix) {
  double diff1 = matrixCol.getRatingForItemID1() - avgRatingForPreferredItem;
  double diff2 = matrixCol.getRatingForItemID2() - avgRatingForPreferredItem;
  numitorStanga += diff1 * diff1;
  numitorDreapta += diff2 * diff2;
}

您可以尝试将所有内容更改为float而不是double - 在某些架构上可能会使事情变得更快；对其他人来说可能不会。

不过，您绝对确定您所显示的代码有问题吗？这只是一个 O(N) 算法——需要多长时间，矩阵有多大？

Answer 2

无论小数位数如何，浮点计算的速度都是相同的。这是硬件，所以无论如何它每次都会以完整的值运行。另请记住，小数位数无论如何都是无关紧要的，double将数字存储在二进制中，仅截断小数位数就可以创建相同的结果-length 二进制表示。

Answer 3

另一种加快速度的方法是使用数组而不是对象。使用对象的问题是你不知道它们在内存中是如何排列的（根据我的经验，这通常很糟糕，因为 JVM 根本没有对此进行优化）

double avgRatingForPreferredItem = (double) tempAverageRating.get(matrix.get(0).getItemID1()) / matrix.size();
double avgRatingForRandomItem = (double) tempAverageRating.get(matrix.get(0).getItemID2()) / matrix.size();

double[] ratingForItemID1 = matrix.getRatingForItemID1();
double[] ratingForItemID2 = matrix.getRatingForItemID2();
double numarator = 0, numitorStanga = 0, numitorDreapta = 0;
for (int i = 0; i < ratingForItemID1.length; i++) {
    double rating1 = ratingForItemID1[i] - avgRatingForPreferredItem;
    double rating2 = ratingForItemID2[i] - avgRatingForRandomItem;
    numarator += rating1 * rating2;
    numitorStanga += rating1 * rating1;
    numitorDreapta += rating2 * rating2;
}

double numitor = Math.sqrt(numitorStanga * numitorDreapta);
double corelare = numarator / numitor;

在内存中连续访问数据可能比随机访问快 5 倍。

Answer 4

您可以通过将浮点值更改为长值（根据您需要的小数位数进行缩放）来加速算法（取决于所使用的值范围），即 value * 10000为 4 位小数。

如果您选择这样做，则需要记住除法和乘法的比例 (numitorDreapta += (diff2 * diff2) / 10000;)，这确实会给您的代码带来一些混乱。

您需要在之前和之后进行转换，但如果您需要使用整数算术而不是浮点进行大量计算，可能会产生您想要的加速。