[英]Golang: benchmark Radix Tree Lookup
为了与Golang一起练习,我一直在尝试对我编写的Radix Tree实现进行基准测试。
但是我遇到了一个问题:“我应该如何对其进行基准测试?”。 在下面的代码中,显示了两种情况,或者说不同的方式,我想对LookUp函数进行基准测试。
情况1:使用树上存在的单个字节片,这意味着它将通过所有子节点等成功执行LookUp。
情况2:使用func从树中的现有数据生成该随机切片,这意味着它也会成功执行LookUp ...
我知道时间的消耗将取决于树的深度...我认为案例2是否接近实际的实现?
问题:哪种情况对基准测试更有效或更有用?
基准测试:
func BenchmarkLookUp(b *testing.B) {
radix := New()
insertData(radix, sampleData2)
textToLookUp := randomBytes()
for i := 0; i < b.N; i++ {
radix.LookUp(textToLookUp) // Case 1
//radix.LookUp(randomBytes()) // Case 2
}
}
func randomBytes() []byte {
strings := sampleData2()
return []byte(strings[random(0, len(strings))])
}
func sampleData2() []string {
return []string{
"romane",
"romanus",
"romulus",
...
}
}
结果案例1:
PASS
BenchmarkLookUp-4 10000000 146 ns/op
ok github.com/falmar/goradix 2.068s
PASS
BenchmarkLookUp-4 10000000 149 ns/op
ok github.com/falmar/goradix 2.244s
结果案例2:
PASS
BenchmarkLookUp-4 3000000 546 ns/op
ok github.com/falmar/goradix 3.094s
PASS
BenchmarkLookUp-4 3000000 538 ns/op
ok github.com/falmar/goradix 4.481s
没有匹配的结果:
PASS
BenchmarkLookUp-4 10000000 194 ns/op
ok github.com/falmar/goradix 3.189s
PASS
BenchmarkLookUp-4 10000000 191 ns/op
ok github.com/falmar/goradix 3.243s
如果您的基准测试是随机的,那么将很难比较从一次运行到另一次运行的不同实现之间的性能。
取而代之的是,静态实现一些不同的基准测试案例,这些案例会强调算法的不同领域。 这些案例应代表不同的场景,例如没有匹配项的情况(如您已有的情况),源数据中有很多项目将在查找中返回的情况,有很多项目且仅退回1件商品,依此类推。
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