为什么一遍又一遍地运行相同的函数（具有递增的值），我的处理时间会减少吗？

Question

我正在测试一种新方法来替代旧方法，并进行了一些速度测试。 现在，当我查看图表时，每次迭代所花费的时间将大大减少。

现在我想知道为什么会这样。 我的问题是，我的图形卡承担了繁重的工作，但是第一个函数迭代n次，第二个函数（蓝色的）没有一个迭代，而是“繁重”的计算工作加倍。

如果需要系统详细信息：操作系统：Mac OS X 10.10.4核心：2.8 GHz英特尔酷睿i7（4x）GPU：AMD Radeon R9 M370X 2048 MB

如果需要两个功能：

新的一个：

private static int sumOfI(int i) {
    int factor;
    float factor_ = (i + 1) / 2;

    factor = (int) factor_;

    return (i % 2 == 0) ? i * factor + i / 2 : i * factor;
}

旧的：

private static int sumOfIOrdinary(int j) {
    int result = 0;
    for (int i = 1; i <= j; i++) {
        result += i;
    }
    return result;
}

为了澄清我的问题：为什么处理时间会急剧减少？

编辑：我至少了解一点有关成本等。 我可能对测试方法的解释不够好。 我有一个简单的for循环，在此测试中，该循环从0到1000计数，并将每个值馈给1方法并记录了花费的时间（整个循环执行），然后对其他方法进行了同样的处理。

因此，在循环达到约500个之后，相同的方法花费的时间明显减少。

Answer 1

Java没有在图形卡上计算任何内容（没有其他框架或类的帮助）。 另外，对于今天的CPU，您认为“繁重”的计算也很容易（即使除法有些棘手）。 因此，速度取决于运行程序时生成的字节码和Java优化，并且主要取决于Big-O表示法。

您的方法sumOfI只是要执行的x条语句，所以它是O（1），无论您的i多么大，它始终仅此x条语句。 但是sumOfIOrdinary使用一个循环，其O（n）将根据输入使用y语句+ i语句。

因此，从理论上讲，在最坏的情况下， sumOfI总是比sumOfIOrdinary更快。 您也可以在字节码视图中看到此问题。 sumOfI只是一些load和对cpu的add和multiply调用。 但是对于循环来说，字节码也使用goto并且需要返回到较旧的地址，并且需要再次执行行，这将花费时间。

在我的i = 500000的VM上，第一种方法需要<1毫秒，而第二种方法由于循环需要2-4毫秒。

解释大O符号的链接：

1. 简单的大O符号
2. Big O符号初学者指南