朱莉娅文件输入读取速度

Question

朱莉娅文件输入读取速度

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我在解决Code Jam问题时尝试使用Julia语言，这里是来自2010年1C轮的Rope Intranet问题（https://code.google.com/codejam/contest/619102/dashboard）

解决方案基本上如下：

for tc = 1:int(readline())
    n = int(readline())
    a = [map(int, split(readline())) for _ = 1:n]
    ans = 0

    for (i, x) in enumerate(a)
        for y in a[i + 1:end]
            ans += (x[1] - y[1]) * (x[2] - y[2]) < 0
        end
    end

    println("Case #", tc, ": ", ans)
end

然而，与C++和Python的解决方案相比，大输入的时间结果并不令人印象深刻：

julia
real    0m6.196s
user    0m6.028s
sys     0m0.373s

c++
real    0m0.392s
user    0m0.338s
sys     0m0.053s


pypy
real    0m0.529s
user    0m0.507s
sys     0m0.016s

当我用随机数替换文件输入时，情况发生了变化（尽管仍然比C ++慢）：

julia
real    0m3.065s
user    0m2.868s
sys     0m0.338s

c++
real    0m1.413s
user    0m1.348s
sys     0m0.055s

pypy
real    0m22.491s
user    0m22.257s
sys     0m0.160s

有没有办法在Julia中优化文件读取时间（我使用的是v0.3.7版本）？

- frost

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- IainDunning · Accepted Answer

所以在大输入上，我的基准时间是 (time cat A-large-practice.in | julia original.jl)：

real    0m2.730s
user    0m2.683s
sys     0m0.351s

在我的系统上，Julia启动运行文件大约需要0.2秒。将代码放入函数可能是最重要的第一步 - 这意味着不是所有内容都是全局的，这可能会影响性能，因为类型推断会受到影响。这使我降低到了real 2.044s。

第二个问题实际上是Julia类型推断的一个缺陷，原因是列表推导式+map =某些类型不稳定。这会传播到后面的算术运算中，使其变慢，因为它必须检查类型。修复方法很简单，即a = Vector{Int}[map(int, split(readline())) for _ = 1:n]，然后给我real 0m0.474s。

因此，大部分时间都花费在Julia启动、map行和实际打印Case #上。如果我真的将那个map行扩展到for循环中，我可以将其缩短到real 0m0.411s，但这似乎不值得。