以下哪段代码在Java中更快？
a）以下哪段代码在Java中更快？,java,performance,micro-optimization,Java,Performance,Micro Optimization,a）for（inti=100000；i>0；i--）{} b）for（inti=1；i0条件测试速度更快 底线是，对于任何非性能关键型应用程序，差异可能无关紧要。正如其他人指出的那样，有时使用++i而不是i++可能会更快，但是，特别是在for循环中，任何现代编译器都应该优化这种区别 也就是说，差异可能与为比较生成的底层指令有关。测试一个值是否等于0只是一个与非门。然而，测试一个值是否等于任意常数需要将该常数加载到寄存器中，然后比较两个寄存器。（这可能需要额外的一两次门延迟。）也就是说，对于流水线
for（inti=100000；i>0；i--）{}for（inti=1；i<100001；i++）{}在许多编译器上，为反向循环发出的机器指令效率更高，因为测试零（因此对寄存器进行零运算）比加载常量值的立即数要快 另一方面，一个好的优化编译器应该能够检查内部循环，并确定向后运行不会导致任何副作用 顺便说一句，在我看来，这是一个糟糕的面试问题。除非您谈论的是一个运行了1000万次的循环，并且您已经确定，在许多重新创建前向循环值（n-i）的实例中，轻微的增益不会被超过，否则任何性能增益都将是最小的 一如既往，在没有性能基准测试的情况下，不要以较难理解的代码为代价进行微观优化。答案是a（正如您可能在网站上发现的那样）
我认为原因是终止循环的
I>0也就是说，差异可能与为比较生成的底层指令有关。测试一个值是否等于0只是一个与非门。然而，测试一个值是否等于任意常数需要将该常数加载到寄存器中，然后比较两个寄存器。（这可能需要额外的一两次门延迟。）也就是说，对于流水线和现代ALU，如果这种区别从一开始就很重要，我会感到惊讶。这些问题在很大程度上是一种无关的干扰，有些人会被它所困扰。称之为微优化崇拜或任何你喜欢的东西，但它是更快的循环或下降？认真地你可以选择适合你所做的事情。你不会为了节省两个时钟周期或者其他什么而编写代码 让编译器去做它想做的事情，让你的意图变得清晰（对编译器和读者都是如此）。另一种常见的Java悲观情绪是：
public final static String BLAH = new StringBuilder().append("This is ").append(3).append(' text").toString();
public final static String BLAH = "This is a " + 3 + " test";
（a>b）呢？a:bMath.max（a，b）finallySystem.exit（）但是不要费心去猜测编译器，除非它真的很重要（我敢打赌99.99%的时候它都不重要）。循环是相同的，除了一个关键部分： i>0； 和 i<100001 大于零检查是通过检查计算机的NZP（通常称为条件代码或负零或正位）位来完成的 NZP位在任何操作（如加载、和、加法等）时设置。都被执行了 大于检查不能直接利用该位（因此需要更长的时间…），一般的解决方案是将其中一个值设为负值（通过按位NOT，然后加1），然后将其添加到比较值中。如果结果为零，则它们相等。正，则第二个值（不是负）更大。负，则第一个值（负）更大。该检查所需时间比直接nzp检查稍长
虽然我不能100%确定这是它背后的原因，但这似乎是一个可能的原因…当您降至最低级别时（机器代码，但我将使用汇编，因为它主要是一对一映射），空循环递减到0和递增到50（例如）之间的区别通常是：
ld a,50 ld a,0
loop: dec a loop: inc a
jnz loop cmp a,50
jnz loop
但是，询问两个循环中的哪一个：
for(int i = 100000; i > 0; i--) {}
for(int i = 1; i < 100001; i++) {}
dswdo-somethingi如果你需要数数，那就数数。如果需要倒计时，请倒计时。关于JVM中的零测试：显然可以使用来完成，而其他任何测试都需要在堆栈上添加额外的值
对
>0<100001BigInteger up 1000000000: 105943ms 105.943ns/iteration (sum 499999999500000000)
long sum = 0;
for (int i = 0; i < limit; i++)
{
sum += i;
}
long sum = 0;
for (int i = limit - 1; i >= 0; i--)
{
sum += i;
}
BigInteger up 1000000000: 105943ms 105.943ns/iteration (sum 499999999500000000)
max benchmark ns
2 Forwards 4
2 Backwards 3
20 Forwards 9
20 Backwards 20
2000 Forwards 1007
2000 Backwards 1011
20000000 Forwards 9757363
20000000 Backwards 10303707
public static void main(String[] args) {
long time = 0;
for(int j=0; j<100; j++){
long startTime = System.nanoTime();
int i;
/*for(i=0;i<100;i++){
}*/
for(i=100;i>0;i--){
}
long endTime = System.nanoTime();
time += ((endTime-startTime));
}
time = time/100;
System.out.print("Time: "+time);
}