CodeLAB
на главную карта сайта обратная связь

Популярные задачи:

#Рисование полусферы. (29219 hits)
#Заливка замкнутой области. (62720 hits)
#Просмотр изображения во всплывающем окне. (89539 hits)
#Обновление нескольких записей таблицы. (32731 hits)
#Наибольший общий делитель. (193132 hits)
#Преобразование RGB в HEX и обратно HEX в RGB. (57030 hits)
#Сравнение алгоритмов быстрой сортировки. (74148 hits)
#Вставка новой записи в таблицу БД. (36757 hits)
#Поиск дубликатов внутри файла. (31584 hits)
#Косинус. (40044 hits)
#Вычисление медианы заданной выборки. (49470 hits)
#Вращение 3D объекта. (36312 hits)
#Вычисление двойного интеграла с использованием MPI. (60525 hits)
#Относительный путь к файлу. (40033 hits)
#Подсветка синтаксиса. (31660 hits)
#Создание нестандартного (custom-ного) окна браузера. (36150 hits)
#Работа с камерой. (36044 hits)
#Логирование в GUI. (32593 hits)
#Древовидные структуры. (57647 hits)
#Обертки для массивов. (39100 hits)
показать все >>


Главная >> Каталог задач >> Поиск >> Последовательный >>

Последовательный поиск и его оптимизации

Aвтор:
Дата:
Просмотров: 44873
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 в массиве, 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.

В итоге получаем такой последовательный поиск в массиве, оптимизированный практически до предела:

 псевдокод: Алгоритм последовательного поиска 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

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