使用浮动时，Scala foldLeft的性能比for loop差4倍

有更广泛的学科知识的人能解释一下吗

var acc = 0.0
for (i <- 0 until 100)
    acc += 4.0 * (1 - (i % 2) * 2) / (2 * i + 1)

---

我更喜欢功能性版本，只是不太了解性能。有什么方法可以优化这个或是一个

foldLeft

备选方案吗？

首先，这个例子太小，无法获得准确的基准。从这些数字你真的看不出什么。您还必须控制JVM预热之类的事情，这将完全抵消您得到的任何数字

也就是说，您可以查看源代码以了解这些东西是如何实现的。特别是，

Range

的

foldLeft

在

TraversableOnce

上定义，您可以查看：

正如您所看到的，

foldLeft

只是授权给

foreach

，这正是（…）语法所解析的

换句话说，他们实际上在做同样的事情

---

一般的规则是，除非进行大量的计算，否则在这种情况下，您可能不会看到真正的性能差异。如果这确实是一个问题，最快的方法就是使用

while

循环。

这里有一个简单的递归版本：

@tailrec
final def rec(i:Int, max:Int, acc:Double): Double = 
  if (i == max) acc else rec(i+1, max, acc + 4.0 * (1 - (i % 2) * 2) / (2 * i + 1))

我通过Calipher运行了这些方法和一个递归方法，使用这个，大小为1001000，…，10000000。结果如下：

[info]   length benchmark        ns linear runtime
[info]      100       For       893 =
[info]      100  FoldLeft      1447 =
[info]      100       Rec       888 =
[info]     1000       For     10540 =
[info]     1000  FoldLeft     20322 =
[info]     1000       Rec     11048 =
[info]    10000       For    115499 =
[info]    10000  FoldLeft    255171 =
[info]    10000       Rec    116690 =
[info]   100000       For   1268198 =
[info]   100000  FoldLeft   2223178 =
[info]   100000       Rec   1114504 =
[info]  1000000       For  11985576 =
[info]  1000000  FoldLeft  23916076 ==
[info]  1000000       Rec  11993123 =
[info] 10000000       For 114804171 ==============
[info] 10000000  FoldLeft 244991000 ==============================
[info] 10000000       Rec 119422600 ==============

---

请注意，功能性的、非变异的递归版本几乎与for循环（win的尾部递归）一样快。另外，请注意foldLeft版本的速度大约是foldLeft版本的两倍。

对可变数据的操作几乎（如果不是）总是比不可变数据结构快，因此第一个示例的速度更快也就不足为奇了。谢谢。因此，使用while仍然是必要的，那么我认为呢？是的，通常有一种难看/容易出错的方式来编写东西，但在几乎所有情况下，编写更干净、更安全的代码更好。你应该只在真正需要的时候才考虑这些微优化。实际上，在我的特殊情况下，你的解决方案比for循环快40%。干得好，谢谢。

@tailrec
final def rec(i:Int, max:Int, acc:Double): Double = 
  if (i == max) acc else rec(i+1, max, acc + 4.0 * (1 - (i % 2) * 2) / (2 * i + 1))

[info]   length benchmark        ns linear runtime
[info]      100       For       893 =
[info]      100  FoldLeft      1447 =
[info]      100       Rec       888 =
[info]     1000       For     10540 =
[info]     1000  FoldLeft     20322 =
[info]     1000       Rec     11048 =
[info]    10000       For    115499 =
[info]    10000  FoldLeft    255171 =
[info]    10000       Rec    116690 =
[info]   100000       For   1268198 =
[info]   100000  FoldLeft   2223178 =
[info]   100000       Rec   1114504 =
[info]  1000000       For  11985576 =
[info]  1000000  FoldLeft  23916076 ==
[info]  1000000       Rec  11993123 =
[info] 10000000       For 114804171 ==============
[info] 10000000  FoldLeft 244991000 ==============================
[info] 10000000       Rec 119422600 ==============