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遅いバージョンは、パフォーマンスの問題を説明するマージ ソート O(n log n) ではなく、実際には挿入ソート O(n^2) であることがわかります。私は、将来の読者がこの答えを見つけるためにコードを探し回る苦痛を軽減できると考えました。
オリジナルはここから始まります -------------------------------------------
Haskell でマージソートの 2 つのバージョンを作成しましたが、一方が他方よりも 1000 倍高速である理由がわかりません。どちらの場合も、リストのリストを作成するリストをソートするリスト内の項目を作成することから始めます。次に、リストをペアにして、リストが 1 つになるまでマージします。問題は、低速バージョンでは "doMerge (x1:x2:xs) = doMerge $ merge x1 x2 : doMerge xs" を呼び出しているが、高速バージョンでは doMerge (mergePairs xs) を呼び出していることです。1000倍の速度差にビックリ！
-- Better version: takes 0.34 seconds to sort a 100,000 integer list.
betMergeSort :: [Int] -> [Int]
betMergeSort list = doMerge $ map (\x -> [x]) list
where
doMerge :: [[Int]] -> [Int]
doMerge [] = []
doMerge [xs] = xs
doMerge xs = doMerge (mergePairs xs)
mergePairs :: [[Int]] -> [[Int]]
mergePairs (x1:x2:xs) = merge x1 x2 : mergePairs xs
mergePairs xs = xs
-- expects two sorted lists and returns one sorted list.
merge :: [Int] -> [Int] -> [Int]
merge [] ys = ys
merge xs [] = xs
merge (x:xs) (y:ys) = if x <= y
then x : merge xs (y:ys)
else y : merge (x:xs) ys
-- Slow version: takes 350 seconds to sort a 100,000 integer list.
slowMergeSort :: [Int] -> [Int]
slowMergeSort list = head $ doMerge $ map (\x -> [x]) list
where
doMerge :: [[Int]] -> [[Int]]
doMerge [] = []
doMerge (oneList:[]) = [oneList]
doMerge (x1:x2:xs) = doMerge $ merge x1 x2 : doMerge xs
-- expects two sorted list and returns one sorted list.
merge :: [Int] -> [Int] -> [Int]
merge [] ys = ys
merge xs [] = xs
merge (x:xs) (y:ys) = if x <= y then x : merge xs (y:ys) else y : merge (x:xs) ys
プロファイラーの出力を見ると、遅いバージョンがより多くのメモリを割り当てていることが明らかです。理由はわかりませんが。私の頭の中では、両方のバージョンが似ているように見えます。割り当てが非常に異なる理由を誰かが説明できますか?
slowMergeSort プロファイリング結果:
Wed Aug 21 12:24 2013 Time and Allocation Profiling Report (Final)
mergeSort +RTS -sstderr -p -RTS s
total time = 12.02 secs (12017 ticks @ 1000 us, 1 processor)
total alloc = 17,222,571,672 bytes (excludes profiling overheads)
COST CENTRE MODULE %time %alloc
slowMergeSort.merge Main 99.2 99.4
individual inherited
COST CENTRE MODULE no. entries %time %alloc %time %alloc
MAIN MAIN 74 0 0.0 0.0 100.0 100.0
main Main 149 0 0.0 0.0 100.0 100.0
main.sortedL Main 165 1 0.0 0.0 99.3 99.5
slowMergeSort Main 167 1 0.0 0.0 99.3 99.5
slowMergeSort.\ Main 170 40000 0.0 0.0 0.0 0.0
slowMergeSort.doMerge Main 168 79999 0.0 0.0 99.2 99.5
slowMergeSort.merge Main 169 267588870 99.2 99.4 99.2 99.4
main.sortVersion Main 161 1 0.0 0.0 0.0 0.0
randomInts Main 151 1 0.0 0.0 0.7 0.5
force Main 155 1 0.0 0.0 0.0 0.0
force.go Main 156 40001 0.0 0.0 0.0 0.0
randomInts.result Main 152 1 0.7 0.5 0.7 0.5
libMergeSort プロファイリング
Wed Aug 21 12:23 2013 Time and Allocation Profiling Report (Final)
mergeSort +RTS -sstderr -p -RTS l
total time = 0.12 secs (124 ticks @ 1000 us, 1 processor)
total alloc = 139,965,768 bytes (excludes profiling overheads)
COST CENTRE MODULE %time %alloc
randomInts.result Main 66.9 64.0
libMergeSort.merge Main 24.2 30.4
main Main 4.0 0.0
libMergeSort Main 2.4 3.2
libMergeSort.merge_pairs Main 1.6 2.3
individual inherited
COST CENTRE MODULE no. entries %time %alloc %time %alloc
MAIN MAIN 74 0 0.0 0.0 100.0 100.0
main Main 149 0 4.0 0.0 100.0 100.0
main.sortedL Main 165 1 0.0 0.0 28.2 35.9
libMergeSort Main 167 1 2.4 3.2 28.2 35.9
libMergeSort.\ Main 171 40000 0.0 0.0 0.0 0.0
libMergeSort.libMergeSort' Main 168 17 0.0 0.0 25.8 32.7
libMergeSort.merge_pairs Main 169 40015 1.6 2.3 25.8 32.7
libMergeSort.merge Main 170 614711 24.2 30.4 24.2 30.4
main.sortVersion Main 161 1 0.0 0.0 0.0 0.0
randomInts Main 151 1 0.0 0.0 67.7 64.0
force Main 155 1 0.0 0.0 0.8 0.0
force.go Main 156 40001 0.8 0.0 0.8 0.0
randomInts.result Main 152 1 66.9 64.0 66.9 64.0