【发布时间】：2016-01-06 06:21:54
【问题描述】：
让我们以下面的 sn-p 为例：
var len = 1000000,
testArr = []
for (var i = 0; i < len; i++) {
testArr.push(i+1)
}
function mprofile(name, subject, object) {
var start = new Date().getTime(),
result = subject(object),
end = new Date().getTime() - start
console.log(name)
console.log('Result: ' + result)
console.log(end)
}
var length = testArr.length,
start = new Date().getTime(),
cnt = 0
for (i = 0; i < length; i++) {
cnt += testArr[i]
}
console.log('Regular loop:')
console.log('Result: ' + cnt)
console.log(new Date().getTime() - start);
start = new Date().getTime()
cnt = i = 0
for (i = length; i--; ) {
cnt += testArr[i]
}
console.log('Reversered loop')
console.log('Result: ' + cnt)
console.log(new Date().getTime() - start);
start = new Date().getTime()
cnt = i = 0
var startAt = length%8,
iterations = Math.floor((length+7) / 8)
do {
switch (startAt) {
case 0: cnt += testArr[i++]
case 7: cnt += testArr[i++]
case 6: cnt += testArr[i++]
case 5: cnt += testArr[i++]
case 4: cnt += testArr[i++]
case 3: cnt += testArr[i++]
case 2: cnt += testArr[i++]
case 1: cnt += testArr[i++]
}
startAt = 0
} while(--iterations)
console.log('Duffs device')
console.log('Result: ' + cnt)
console.log(new Date().getTime() - start);
start = new Date().getTime()
cnt = i = 0
iterations = Math.floor((length+7) / 8)
switch (length % 8) {
case 0: cnt += testArr[i++]
case 7: cnt += testArr[i++]
case 6: cnt += testArr[i++]
case 5: cnt += testArr[i++]
case 4: cnt += testArr[i++]
case 3: cnt += testArr[i++]
case 2: cnt += testArr[i++]
case 1: cnt += testArr[i++]
}
while(--iterations) {
cnt += testArr[i++]
cnt += testArr[i++]
cnt += testArr[i++]
cnt += testArr[i++]
cnt += testArr[i++]
cnt += testArr[i++]
cnt += testArr[i++]
cnt += testArr[i++]
}
console.log('Optimized Duffs device')
console.log('Result: ' + cnt)
console.log(new Date().getTime() - start);
mprofile(
'Profiled regular loop',
function(arr) {
var cnt = 0,
length = arr.length
for (i = 0; i < length; i++) {
cnt += testArr[i]
}
return cnt
},
testArr
)
mprofile(
'Profiled reversed loop',
function(arr) {
var cnt = 0,
length = arr.length
for (i = length; i--; ) {
cnt += testArr[i]
}
return cnt
},
testArr
)
mprofile(
'Profiled Duffs device',
function(arr) {
var cnt = i = 0,
length = arr.length,
startAt = length%8,
iterations = Math.floor((length+7) / 8)
do {
switch (startAt) {
case 0: cnt += arr[i++]
case 7: cnt += arr[i++]
case 6: cnt += arr[i++]
case 5: cnt += arr[i++]
case 4: cnt += arr[i++]
case 3: cnt+ = arr[i++]
case 2: cnt += arr[i++]
case 1: cnt += arr[i++]
}
startAt = 0
} while(--iterations)
return cnt
},
testArr
)
mprofile(
'Profiled optimized Duffs device',
function(arr) {
var cnt = i = 0,
length = arr.length,
iterations = Math.floor((length+7) / 8)
switch (length % 8) {
case 0: cnt += arr[i++]
case 7: cnt += arr[i++]
case 6: cnt += arr[i++]
case 5: cnt += arr[i++]
case 4: cnt += arr[i++]
case 3: cnt += arr[i++]
case 2: cnt += arr[i++]
case 1: cnt += arr[i++]
}
while(--iterations) {
cnt += arr[i++]
cnt += arr[i++]
cnt += arr[i++]
cnt += arr[i++]
cnt += arr[i++]
cnt += arr[i++]
cnt += arr[i++]
cnt += arr[i++]
}
return cnt
},
testArr
)
普通循环与回调内部执行的循环之间报告的执行时间存在差异。此外，如果您在 head 中的脚本标记 中运行它与在 开发者控制台 中执行它，执行时间会有所不同，如下图所示：
谁能解释为什么会发生这种情况或提供任何资源的链接，我可以在其中找到与此相关的任何信息。如果您将链接的响应或文档中涵盖浏览器差异，也将不胜感激。
感谢您的时间和帮助。
【问题讨论】：
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您能否至少解释一下这是做什么的，有什么区别，为什么不应该有任何区别？我所看到的只是迭代一百万次，添加东西等，一个浏览器比另一个更高效，这并不令人惊讶，这些数字是毫秒，如果两个不同的浏览器设法使用完全相同的时间，那将是惊人的
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称为循环优化。您应该看到几种不同的处理数组循环的技术。 问题在于在全局范围内执行相同算法与将其作为回调执行的区别。为什么不能在执行时间上存在差异很简单，因为逻辑是相同的。顺便说一句，这是来自同一浏览器 Firefox 的示例。
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请注意，通常 Duff 的设备在大多数解释语言中不是很有用。它的用处在于，在汇编/机器语言中，可执行代码中不存在标签（它只存在于编译器生成代码），因此一系列不间断的标签看起来与指令序列没有什么不同。 Duff 的设备基本上破解了 C 的 switch 语句实现，该语句通常编译为跳转表。在解释型语言中，情况可能并非如此。
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所以这两个结果都来自控制台，但后者是直接在控制台中运行代码，而前者是从 HTML 文件中运行代码，你想知道为什么它们是不一样吗？
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@slebetman 是的，你是对的，但如图所示，它实际上提供了生产力的小幅提高。问题是为什么算法的执行方式和结束时间之间存在很大差异。因为逻辑没有变化。例如，为什么从回调内部调用相同算法而不是全局范围时，循环花费的时间会更少。