Scala';不可变映射和可变映射上的s.map()函数
在一个较大长度的映射上调用Scala';不可变映射和可变映射上的s.map()函数,scala,immutability,mutable,Scala,Immutability,Mutable,在一个较大长度的映射上调用.map()时,哪个会更快 在可变地图上调用它 在一个不变的映射上调用它 否则不会有什么不同 让我们检查一下(当然,microbenchmark的结果应该是一厢情愿的) 使用: 显然,可变映射的速度几乎是原来的两倍。我的猜测是,这是因为mapBuilders中存在差异:不可变的map Builder是一个var,它随每个添加的元素更新,而可变的map Builder是可变的map本身。因此,对于较大的映射大小,不可变的映射生成器会导致更多的分配。这真是一个疯狂的猜测,所
.map()
时,哪个会更快
显然,可变映射的速度几乎是原来的两倍。我的猜测是,这是因为map
Builder
s中存在差异:不可变的map Builder是一个var
,它随每个添加的元素更新,而可变的map Builder是可变的map本身。因此,对于较大的映射大小,不可变的映射生成器会导致更多的分配。这真是一个疯狂的猜测,所以也许更有知识的人会给出正确的理由。你为什么不直接测量一下呢?
// build.sbt
scalaVersion := "2.11.4"
libraryDependencies ++= Seq(
"com.storm-enroute" %% "scalameter" % "0.6"
)
// src/main/scala/main.scala
import org.scalameter.api._
import scala.collection.immutable
import scala.collection.mutable
object RangeBenchmark extends PerformanceTest.Quickbenchmark {
val sizes = Gen.range("size")(100000, 500000, 100000)
val immutableMaps = for {
size <- sizes
} yield immutable.Map((0 until size).map(n => n -> (size-n)).toSeq: _*)
val mutableMaps = for {
size <- sizes
} yield mutable.Map((0 until size).map(n => n -> (size-n)).toSeq: _*)
performance of "immutable.Map" in {
measure method "map" in {
using(immutableMaps) in { m => m.map { case (k, v) => (k+1, v+1) } }
}
}
performance of "mutable.Map" in {
measure method "map" in {
using(mutableMaps) in { m => m.map { case (k, v) => (k+1, v+1) } }
}
}
}
... lots of output ...
::Benchmark immutable.Map.map::
cores: 4
jvm-name: OpenJDK 64-Bit Server VM
jvm-vendor: Oracle Corporation
jvm-version: 24.65-b04
os-arch: amd64
os-name: Linux
Parameters(size -> 100000): 40.95331
Parameters(size -> 200000): 90.12223
Parameters(size -> 300000): 139.716564
Parameters(size -> 400000): 208.114459
Parameters(size -> 500000): 254.876849
... lots of output ...
::Benchmark mutable.Map.map::
cores: 4
jvm-name: OpenJDK 64-Bit Server VM
jvm-vendor: Oracle Corporation
jvm-version: 24.65-b04
os-arch: amd64
os-name: Linux
Parameters(size -> 100000): 24.004582
Parameters(size -> 200000): 52.941946
Parameters(size -> 300000): 66.036803
Parameters(size -> 400000): 113.575799
Parameters(size -> 500000): 119.544183