為什么一遍又一遍地運行相同的函數（具有遞增的值），我的處理時間會減少嗎？

Question

我正在測試一種新方法來替代舊方法，並進行了一些速度測試。 現在，當我查看圖表時，每次迭代所花費的時間將大大減少。

現在我想知道為什么會這樣。 我的問題是，我的圖形卡承擔了繁重的工作，但是第一個函數迭代n次，第二個函數（藍色的）沒有一個迭代，而是“繁重”的計算工作加倍。

如果需要系統詳細信息：操作系統：Mac OS X 10.10.4核心：2.8 GHz英特爾酷睿i7（4x）GPU：AMD Radeon R9 M370X 2048 MB

如果需要兩個功能：

新的一個：

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;
}

舊的：

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

為了澄清我的問題：為什么處理時間會急劇減少？

編輯：我至少了解一點有關成本等。 我可能對測試方法的解釋不夠好。 我有一個簡單的for循環，在此測試中，該循環從0到1000計數，並將每個值饋給1方法並記錄了花費的時間（整個循環執行），然后對其他方法進行了同樣的處理。

因此，在循環達到約500個之后，相同的方法花費的時間明顯減少。

Answer 1

Java沒有在圖形卡上計算任何內容（沒有其他框架或類的幫助）。 另外，對於今天的CPU，您認為“繁重”的計算也很容易（即使除法有些棘手）。 因此，速度取決於運行程序時生成的字節碼和Java優化，並且主要取決於Big-O表示法。

您的方法sumOfI只是要執行的x條語句，所以它是O（1），無論您的i多么大，它始終僅此x條語句。 但是sumOfIOrdinary使用一個循環，其O（n）將根據輸入使用y語句+ i語句。

因此，從理論上講，在最壞的情況下， sumOfI總是比sumOfIOrdinary更快。 您也可以在字節碼視圖中看到此問題。 sumOfI只是一些load和對cpu的add和multiply調用。 但是對於循環來說，字節碼也使用goto並且需要返回到較舊的地址，並且需要再次執行行，這將花費時間。

在我的i = 500000的VM上，第一種方法需要<1毫秒，而第二種方法由於循環需要2-4毫秒。

解釋大O符號的鏈接：

1. 簡單的大O符號
2. Big O符號初學者指南