0

「Java 8 In Action」(Raoul-Gabriel Urma、Mario Fusco、Alan Mycroft 著) のセクション 5.6.3、116 ページと 117 ページを読んでいます。提示されたコードは、いわゆる「ピタゴラスのトリプル」の計算を処理します。116 ページは最初の試行を示し、117 ページはこれらのトリプルを生成するための改善された試行を示しています。どちらも「.rangeClosed()」メソッドを使用しています。

本を超えたいくつかの最適化を見つけたので、ここで共有したいと思います。簡単な「System.currentTimeMillis()」の計算を行って、私の修正が改善されたかどうかを確認しましたが、本に記載されているものよりわずかに優れているように見えました。このコードのより良い改善、説明、または指標を提供できますか?

    public void test() {

    long time1 = System.currentTimeMillis();

    /*
     * From text, page 116
     */
    IntStream.rangeClosed(1,  100).boxed()
        .flatMap(a -> IntStream.rangeClosed(a, 100)
                .filter(b -> Math.sqrt(a*a + b*b) % 1 == 0)
                .mapToObj(b -> new int[]{a, b, (int)Math.sqrt(a*a + b*b)})
        )
        .forEach(c -> System.out.println("["+c[0]+" "+c[1]+" "+c[2]+"]"));

    long time2 = System.currentTimeMillis();

    System.out.println();

    long time3 = System.currentTimeMillis();

    /*
     * From text, page 117, I added "map(...)" so that end result are ints, not doubles
     */
    IntStream.rangeClosed(1, 100).boxed()
        .flatMap(a -> IntStream.rangeClosed(a, 100)
                .mapToObj(b -> new double[]{a, b, Math.sqrt(a*a + b*b)})
                .filter(t -> t[2] % 1 == 0)
                .map(b -> new int[]{(int)b[0], (int)b[1], (int)b[2]})
        )
        .forEach(c -> System.out.println("["+c[0]+" "+c[1]+" "+c[2]+"]"));

    long time4 = System.currentTimeMillis();

    System.out.println();

    long time5 = System.currentTimeMillis();

    /*
     * My optimization attempt #1: now mapToObj(...) has c%1!=0 conditional, filter checks array element not null
     */
    IntStream.rangeClosed(1, 100).boxed()
    .flatMap(a -> IntStream.rangeClosed(a, 100)
                .mapToObj(b -> {
                    double c = Math.sqrt(a*a + b*b);
                    return new Object[]{a, b, c % 1 == 0 ? (int)c : null};
                })
                .filter(d -> d[2] != null)
                .map(e -> new int[]{(int)e[0], (int)e[1], (int)e[2]})
    )
    .forEach(f -> System.out.println("["+f[0]+" "+f[1]+" "+f[2]));

    long time6 = System.currentTimeMillis();

    System.out.println();

    long time7 = System.currentTimeMillis();

    /*
     * My optimization attempt #2: now mapToObj(...) has c%1!=0 conditional, filter checks "array element" not 0
     */
    IntStream.rangeClosed(1, 100).boxed()
        .flatMap(a -> IntStream.rangeClosed(a, 100)
                .mapToObj(b -> {
                    double c = Math.sqrt(a*a + b*b);
                    return new int[]{a, b, c % 1 == 0 ? (int)c : 0 };
                })
                .filter(t -> t[2] != 0)
        )
        .forEach(d -> System.out.println("["+d[0]+" "+d[1]+" "+d[2]+"]"));

    long time8 = System.currentTimeMillis();

    System.out.println();

    long time9 = System.currentTimeMillis();

    /*
     * My optimization attempt #3: now mapToObj(...) has c%1!=0 conditional, filter checks "collection element" not null
     */
    IntStream.rangeClosed(1, 100).boxed()
        .flatMap(a -> IntStream.rangeClosed(a, 100)
                .mapToObj(b -> {
                    double c = Math.sqrt(a*a + b*b);
                    return (c % 1 != 0) ? null : new int[]{a, b, (int)c};
                })
                .filter(t -> t != null)
        )
        .forEach(d -> System.out.println("["+d[0]+" "+d[1]+" "+d[2]+"]"));

    long time10 = System.currentTimeMillis();

    System.out.println();

    long timeDelta1 = time2 - time1;
    long timeDelta2 = time4 - time3;
    long timeDelta3 = time6 - time5;
    long timeDelta4 = time8 - time7;
    long timeDelta5 = time10 - time9;

    System.out.println("timeDelta1: " + timeDelta1 + ", timeDelta2: " + timeDelta2 + ", timeDelta3: " + timeDelta3 + ", timeDelta4: " + timeDelta4 + ", timeDelta5: " + timeDelta5);

}

public static void main(String[] args){
    ReduceTest reduceTest = new ReduceTest();
    reduceTest.test();
}

注: 「return;」を使用できるようです。「.forEach()」メソッドでは、「.mapToInt()」メソッドではありません。「リターン;」の使用 「.mapToInt()」メソッドに渡されるラムダでは、「.filter()」メソッドを持つ必要がなくなります。それはストリームAPIの改善になるようです。

4

1 に答える 1