Performance 性能提升有多少值得/值得注意？

对于何时何地提高性能，每个人都有自己的看法，所以这里不感兴趣，但我想知道性能提高在什么时候值得推广（比如从分支开发到主干，或者足够放在某个进度报告或其他内容上）

例如，我的经验法则是10%的性能提升是值得注意的，但5%并没有什么特别之处（当然，加起来它们可能是值得的）

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注意：由于这个维基没有正确的答案，但我确实觉得在做出关于性能的决定时，对这个问题发表意见是有用的。对于大n的算法改进非常好。

我认为这也取决于代码的优雅性/可读性。如果某个特定的更改感觉像是一个更正确的解决方案，消除了代码中的一些愚蠢之处，那么如果它还提高了性能，那么它是“值得的”。然而，如果一个特定的更改纯粹是为了性能而设计的，并且降低了代码的可读性或可维护性，那么它最好是一个相当好的提升，使它有价值。。。大概50%。

我宁愿使用绝对值。1毫秒的20%不是你所关心的。但是2%的小时是非常令人印象深刻的。

如果性能的提高为系统增加了新的质量，那么值得一提。否则通常没人关心

例如，如果系统在加载合理但高于正常数量的数据时工作速度明显较慢，并且您已经解决了此问题，那么值得一提的是，因为加载大量数据的用户将从改进中受益。

这取决于您的情况

如果将这5%转化为节省的资金，例如在大型服务器场上，这将是值得注意的

如果在终端用户的计算机上速度快5%，谁都不会注意到，那么就不会了。

这取决于上下文

在一个需要实时播放视频的应用程序中，每帧1毫秒的改进可以是每秒30帧（这是视频剪辑的常见速率）到每秒29帧（这在视觉上会因为掉帧而变得更糟）之间的差异

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在另一个夜间运行的应用程序中，两个小时与三个小时可能不会产生任何实际差异（但运行时对数据库造成的负载可能非常大—请对此进行优化！）。

基本上是指对于一个完整的工作单元而言，这是一个数量级或更好的负载

• 小时到分钟的批处理过程
• 分到秒用户触发的批处理、安装、生成
• 秒到秒用户触发的进程
• 第二种是即时用户触发的进程

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这里有一个简单的测试：给某人一个未优化的系统，让他们使用它。给他们优化的系统，让他们使用它。询问他们是否能分辨出两者的区别，以及他们最喜欢哪一种。（确保这是一个双盲测试，并且系统在其他方面是相等的）。如果人们更喜欢优化后的系统，那就值得大吵大闹了

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这里有一个更简单的测试：你能分辨出区别吗？如果你不能，那就不值得一提了。（另一方面，小的改进会累积）。
在斐波那契堆中，有O（1）decreaseKey，而在二进制堆（存储在数组中）中有O（logn）。根据我的实验，这在实践中一点都不重要：yeolde二进制堆甚至在相当大的n上也优于fib堆。原因：fib堆有一个巨大的常数因子。