CodeLAB
на главную карта сайта обратная связь

Популярные задачи:

#Код. (170198 hits)
#Летающие, крутящиеся шарики. (39327 hits)
#Поиск дубликатов внутри файла. (27512 hits)
#Рисование линии. (34278 hits)
#Добавление истории операций(undo&redo) в компонент. (34960 hits)
#Шифрование произвольных данных. (314485 hits)
#Плоттеры для рисования графиков. (25850 hits)
#Подмножество с максимальной суммой. (121421 hits)
#Перестановка фрагментов строки(или одномерного массива). (55047 hits)
#Утилиты. (107703 hits)
#Случайный выбор нескольких несовпадающих значений из множества. (53157 hits)
#Загрузчик классов. (38401 hits)
#Динамическое изменение цвета полоски прокрутки в IE5.5 и выше. (27217 hits)
#Использование компилируемых (prepared) запросов. (26350 hits)
#Рисование Фрактала (листьев папоротника). (48140 hits)
#Пирамидальная сортировка. (190293 hits)
#Отслеживание изменений файла. (33175 hits)
#Как работать с zip архивами стандартными средствами windows. (37416 hits)
#Числа Армстронга. (41178 hits)
#Преобразование целых чисел в битовый массив. (32817 hits)


Главная >> Каталог задач >> Поиск >> Последовательный >> Последовательный поиск и его оптимизации



Последовательный поиск и его оптимизации

Aвтор:
Дата:
Просмотров: 42124
реализации(java: 1шт...) +добавить

Последовательный (или линейный) поиск - наверное одна из самых простых и наиболее использумых программистких задач, выполняющая повсеместно почти что в любой программе. Казалось бы - что вообще можно оптимизировать в таком элементарном алгоритме?
Оказывается и здесь есть достаточное поле для улучшения производительности...

По книге Джона Бентли:
"Жемчужины программирования"

"...Обратимся к последовательному поиску в таблице, которая может быть неотсортированной:

 псевдокод: Последовательный поиск, исходная версия  ссылка
  1. int ssearch1(t)
  2. for i = 0 to n
  3. if x[i] == t
  4. return i
  5. return -1;


Эта короткая программа находит элемент в массиве х за 4,06n нc в среднем (прим. редактора: при быстроте компьютеров по тем временам конечно). Поскольку в среднем приходится просматривать примерно половину элементов, на каждый из них приходится около 8,1 нc.

Цикл выглядит достаточно стройным, но жирок с него все-таки срезать можно. Во внутреннем цикле выполняется две проверки. Сначала проверяется, достиг ли индекс i конца массива, а затем выясняется, не равен ли элемент x[i] искомому. Первую проверку можно исключить, добавив элемент-метку в конце массива:

 псевдокод: Линейный поиск, оптимизированная версия, убрана 1 проверка  ссылка
  1. int ssearch2(t)
  2. hold = x[n]
  3. x[n] = t
  4. for (i = 0; ;i++)
  5. if x[i] == t
  6. break
  7.  
  8. x[n] = hold
  9. if i == n
  10. return -1
  11. else
  12. return i;


Время работы уменьшилось до 3,87n нc, то есть быстродействие возросло на 5%. Мы предполагаем, что массив уже выделен, поэтому имеется возможность временно затереть значение х[n]. Нужно быть аккуратным при сохранении значения х[n] и его восстановлении. В большинстве приложений этого не требуется, так что мы исключим эту операцию из следующей версии программы.

Теперь внутренний цикл содержит только операцию увеличения индекса, обращение к элементу массива и проверку. Можно ли еще что-нибудь урезать? В последней версии нашей программы количество повторов цикла сокращается в 8 раз. Дальнейшее сокращение не ускорило работу программы.

 псевдокод: Оптимизированный последовательный поиск, ускоренный примерно в 8 раз  ссылка
  1. int ssearch3(t)
  2. x[n] = t
  3. for (i = 0; ;i += 8)
  4. if x[i] == t
  5. break
  6. if x[i+1] == t
  7. i += 1
  8. break
  9. if x[i+2] == t
  10. i += 2
  11. break
  12. if x[i+3] == t
  13. i += 3
  14. break
  15. if x[i+4] == t
  16. i += 4
  17. break
  18. if x[i+5] == t
  19. i += 5
  20. break
  21. if x[i+6] == t
  22. i += 6
  23. break
  24. if x[i+7] == t
  25. i += 7
  26. break
  27.  
  28. if i == n
  29. return -1
  30. else
  31. return i;


При этом время поиска сокращается до 1,07n нc, то есть наблюдается 56% ускорение. На старых компьютерах уменьшение дополнительных затрат может дать ускорение работы на 10 или 20%. На современных машинах раскрытие цикла позволяет избежать остановки конвейера, уменьшить количество ветвей и увеличить параллелизм на уровне инструкций.... "

 

При этом согласно проведенным примерным тестам производительности - оптимизация #1 быстрее базовой на процентов 10%, оптимизация #2 - процентов на 20%.

 

 

Реализации: java(1), C#(4)   +добавить реализацию

1) Последовательный поиск, начальная версия на java, code #796[автор:this]