Java Math.abs与Math.pow

所以这里有一个奇怪的问题。我正在处理kNN问题，需要找到最近的邻居。我看着远处，但再一次，我不在乎实际的距离，只是哪一个距离最近。然而，由于距离不能为负，我需要平方或取距离的绝对值

因此，有两种方法可以实现这一点：

//note: it's been abstracted for multiple dimensions (not just x and y)
for(int i = 0; i < (numAttributes - 1); i++)
{
    distance += Math.pow((a.value(i) - b.value(i)), 2);
}

//注意：它被抽象为多个维度（不仅仅是x和y）
对于（int i=0；i<（numAttributes-1）；i++）
{
距离+=数学功率（（a.值（i）-b.值（i）），2）；
}

及

//注意：它被抽象为多个维度（不仅仅是x和y）
对于（int i=0；i<（numAttributes-1）；i++）
{
距离+=数学绝对值（a.值（i）-b.值（i））；
}

---

我的问题是哪个更快。由于这是一个数据挖掘应用程序，我希望它能够尽快处理信息。虽然我理解，从本质上讲，2的幂可以通过转换来实现，但我不确定在Java这样的高级语言中是否会出现这种情况，在Java中它会被转换为JVM。是否有一个原因比另一个更好？

< P>首先，考虑向量<代码> A=（0，0，0] ，<代码> B= [1,1,1] ，<代码> C=（0，0，2] < /代码>。哪一个更接近

A

？是

B

还是

C

？实际上，关心距离度量在kNN中是绝对重要的。我们只讨论曼哈顿距离和欧几里得距离。举例来说，您也可以使用余弦相似性，您应该仔细选择距离度量，并考虑到您对数据的了解

第二，代替这种低层次的优化，考虑一些更聪明的事情。例如，一旦检测到距离过大，就立即中断

for（int i=0；i<（numAttributes-1）；i++）

循环

第三，使用

Math.pow（a，2）

计算

a*a

肯定是非常低效的

---

第四，

i<（numAttributes-1）

？你是说

i

？

哪个更快？你给他们两个都计时看看怎么样？或者编译这两行，看看哪一行生成了更多的指令。使用L1范数和L2范数不具有统计意义吗？什么？Math.pow（…，2）与移位无关，也不计算二的幂（这将是Math.pow（2，…）），请注意，使用这两种方法将得到不同的结果。如果你正在实现一个需要平方运算的算法，那么使用abs不仅更快，而且是错误的（尽管根据很多情况，它可能是一个足够好的近似值）。不能用一次移位计算一个正方形。可以通过移位计算2的整数幂，但这在这里没有用。2.我希望

Math.abs（d）

比

Math.pow（d，2）

快得多。为什么？因为

abs

应该映射到一个并清除符号位，而

pow（，2）

最好映射到乘法，最坏映射到对

pow

的实际函数调用。3.immibis是正确的：L1和L2范数具有非常不同的属性；特别是L2在任何地方都是可微的，而L1不是（0处的峰值），这在某些应用程序中会导致一系列问题。最后一个属性是非数字的，并且包含正确的答案（我想你会说），因此如果我计算，我会得到一个NAN异常。但是，看看它，我肯定应该把它从循环中删掉，并在其中加入一个break语句来缩短它。非常感谢。“使用Math.pow（a，2）来计算a*a肯定是非常低效的”。那不是真的。看@apangin哦，对了，非常有趣，没想到编译器会做这项工作：）

//note: it's been abstracted for multiple dimensions (not just x and y)
for(int i = 0; i < (numAttributes - 1); i++)
{
    distance += Math.abs(a.value(i) - b.value(i));
}