पायथन वास्तव में कितना धीमा है? (या आपकी भाषा कितनी तेज़ है?)


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मेरे पास यह कोड है जो मैंने पायथन / न्यूपे में लिखा है

from __future__ import division
import numpy as np
import itertools

n = 6
iters = 1000
firstzero = 0
bothzero = 0
""" The next line iterates over arrays of length n+1 which contain only -1s and 1s """
for S in itertools.product([-1, 1], repeat=n+1):
    """For i from 0 to iters -1 """
    for i in xrange(iters):
        """ Choose a random array of length n.
            Prob 1/4 of being -1, prob 1/4 of being 1 and prob 1/2 of being 0. """
        F = np.random.choice(np.array([-1, 0, 0, 1], dtype=np.int8), size=n)
        """The next loop just makes sure that F is not all zeros."""
        while np.all(F == 0):
            F = np.random.choice(np.array([-1, 0, 0, 1], dtype=np.int8), size=n)
        """np.convolve(F, S, 'valid') computes two inner products between
        F and the two successive windows of S of length n."""
        FS = np.convolve(F, S, 'valid')
        if FS[0] == 0:
            firstzero += 1
        if np.all(FS == 0):
            bothzero += 1

print("firstzero: %i" % firstzero)
print("bothzero: %i" % bothzero)

यह दो यादृच्छिक सरणियों के समापन की संख्या की गिनती कर रहा है, एक जो एक से अधिक लंबी है, एक विशेष संभावना वितरण के साथ, पहली स्थिति में 0 या दोनों पदों में 0 है।

मेरे पास एक दोस्त के साथ एक शर्त थी जो कहता है कि पायथन कोड लिखने के लिए एक भयानक भाषा है जिसमें तेजी से रहने की जरूरत है। यह मेरे कंप्यूटर पर 9s लेता है। उनका कहना है कि अगर इसे "उचित भाषा" में लिखा जाए तो इसे 100 गुना तेज बनाया जा सकता है।

चुनौती यह देखना है कि क्या यह कोड वास्तव में आपकी पसंद की किसी भी भाषा में 100 गुना तेजी से बनाया जा सकता है। मैं आपके कोड का परीक्षण करूंगा और अब से सबसे तेज एक सप्ताह जीतूंगा। अगर किसी को 0.09 से नीचे मिलता है तो वे स्वतः जीत जाते हैं और मैं हार जाता हूं।

स्थिति

  • अजगर । एलिस्टेयर बक्सन द्वारा 30 गुना गति! हालांकि सबसे तेज़ समाधान नहीं है, यह वास्तव में मेरा पसंदीदा है।
  • सप्तक । @Thethos द्वारा 100 गुना गति।
  • जंग । @Dbaupp द्वारा 500 गुना गति।
  • सी ++ । गाय साइरन द्वारा 570 गुना गति।
  • सी । @27 द्वारा 727 बार गति।
  • सी ++ । अविश्वसनीय रूप से @Stefan द्वारा तेजी से।

सबसे तेजी से समाधान अब समझदारी से करने के लिए बहुत तेजी से कर रहे हैं। इसलिए मैंने n को 10 तक बढ़ा दिया है और सबसे अच्छे लोगों की तुलना करने के लिए iters = 100000 सेट किया है। इस उपाय के तहत सबसे तेज हैं।

  • सी । @ के द्वारा 7.5 से।
  • सी ++ । 1s @ @tefan द्वारा।

माई मशीन द टाइमिंग मेरी मशीन पर चलाई जाएगी। यह एक मानक ubuntu एक AMD FX-8350 आठ-कोर प्रोसेसर पर स्थापित है। इसका मतलब यह भी है कि मुझे आपका कोड चलाने में सक्षम होना चाहिए।

पोस्ट का अनुसरण करें चूंकि यह प्रतियोगिता x100 स्पीडअप प्राप्त करने के लिए बहुत आसान थी, मैंने उन लोगों के लिए एक फॉलोअप पोस्ट किया है जो अपनी गति गुरु विशेषज्ञता का उपयोग करना चाहते हैं। देखें कि पायथन वास्तव में कितना धीमा है (भाग II)?

जवाबों:


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सी ++ बिट जादू

साधारण RNG के साथ 0.84ms, c ++ 11 std :: knuth के साथ 1.67ms

मामूली एल्गोरिदम संशोधन के साथ 0.16ms (नीचे संपादित देखें)

मेरी रिग पर अजगर कार्यान्वयन 7.97 सेकंड में चलता है। इसलिए यह RNG आपके द्वारा चुने गए के आधार पर 9488 से 4772 गुना तेज है।

#include <iostream>
#include <bitset>
#include <random>
#include <chrono>
#include <stdint.h>
#include <cassert>
#include <tuple>

#if 0
// C++11 random
std::random_device rd;
std::knuth_b gen(rd());

uint32_t genRandom()
{
    return gen();
}
#else
// bad, fast, random.

uint32_t genRandom()
{
    static uint32_t seed = std::random_device()();
    auto oldSeed = seed;
    seed = seed*1664525UL + 1013904223UL; // numerical recipes, 32 bit
    return oldSeed;
}
#endif

#ifdef _MSC_VER
uint32_t popcnt( uint32_t x ){ return _mm_popcnt_u32(x); }
#else
uint32_t popcnt( uint32_t x ){ return __builtin_popcount(x); }
#endif



std::pair<unsigned, unsigned> convolve()
{
    const uint32_t n = 6;
    const uint32_t iters = 1000;
    unsigned firstZero = 0;
    unsigned bothZero = 0;

    uint32_t S = (1 << (n+1));
    // generate all possible N+1 bit strings
    // 1 = +1
    // 0 = -1
    while ( S-- )
    {
        uint32_t s1 = S % ( 1 << n );
        uint32_t s2 = (S >> 1) % ( 1 << n );
        uint32_t fmask = (1 << n) -1; fmask |= fmask << 16;
        static_assert( n < 16, "packing of F fails when n > 16.");


        for( unsigned i = 0; i < iters; i++ )
        {
            // generate random bit mess
            uint32_t F;
            do {
                F = genRandom() & fmask;
            } while ( 0 == ((F % (1 << n)) ^ (F >> 16 )) );

            // Assume F is an array with interleaved elements such that F[0] || F[16] is one element
            // here MSB(F) & ~LSB(F) returns 1 for all elements that are positive
            // and  ~MSB(F) & LSB(F) returns 1 for all elements that are negative
            // this results in the distribution ( -1, 0, 0, 1 )
            // to ease calculations we generate r = LSB(F) and l = MSB(F)

            uint32_t r = F % ( 1 << n );
            // modulo is required because the behaviour of the leftmost bit is implementation defined
            uint32_t l = ( F >> 16 ) % ( 1 << n );

            uint32_t posBits = l & ~r;
            uint32_t negBits = ~l & r;
            assert( (posBits & negBits) == 0 );

            // calculate which bits in the expression S * F evaluate to +1
            unsigned firstPosBits = ((s1 & posBits) | (~s1 & negBits));
            // idem for -1
            unsigned firstNegBits = ((~s1 & posBits) | (s1 & negBits));

            if ( popcnt( firstPosBits ) == popcnt( firstNegBits ) )
            {
                firstZero++;

                unsigned secondPosBits = ((s2 & posBits) | (~s2 & negBits));
                unsigned secondNegBits = ((~s2 & posBits) | (s2 & negBits));

                if ( popcnt( secondPosBits ) == popcnt( secondNegBits ) )
                {
                    bothZero++;
                }
            }
        }
    }

    return std::make_pair(firstZero, bothZero);
}

int main()
{
    typedef std::chrono::high_resolution_clock clock;
    int rounds = 1000;
    std::vector< std::pair<unsigned, unsigned> > out(rounds);

    // do 100 rounds to get the cpu up to speed..
    for( int i = 0; i < 10000; i++ )
    {
        convolve();
    }


    auto start = clock::now();

    for( int i = 0; i < rounds; i++ )
    {
        out[i] = convolve();
    }

    auto end = clock::now();
    double seconds = std::chrono::duration_cast< std::chrono::microseconds >( end - start ).count() / 1000000.0;

#if 0
    for( auto pair : out )
        std::cout << pair.first << ", " << pair.second << std::endl;
#endif

    std::cout << seconds/rounds*1000 << " msec/round" << std::endl;

    return 0;
}

अतिरिक्त रजिस्टरों के लिए 64-बिट में संकलित करें। सरल रैंडम जेनरेटर का उपयोग करते समय लूप्स इन कन्वोल () बिना किसी मेमोरी एक्सेस के चलते हैं, सभी वैरिएबल रजिस्टरों में जमा हो जाते हैं।

यह कैसे काम करता है: भंडारण के बजाय Sऔर Fइन-मेमोरी सरणियों के रूप में, इसे बिट्स के रूप में एक uint32_t में संग्रहीत किया जाता है।
के लिए S, nकम से कम महत्वपूर्ण बिट्स का उपयोग किया जाता है जहां एक सेट बिट एक +1 को दर्शाता है और एक अनसेट बिट एक -1 को दर्शाता है।
F[-1, 0, 0, 1] का वितरण बनाने के लिए कम से कम 2 बिट्स की आवश्यकता होती है। यह यादृच्छिक बिट्स उत्पन्न करके rऔर 16 सबसे महत्वपूर्ण (कहा जाता है ) और 16 सबसे महत्वपूर्ण बिट्स (कहा जाता है l) की जांच करता है। यदि l & ~rहम मानते हैं कि एफ +1 है, अगर ~l & rहम मान लेते हैं कि F-1 है। अन्यथा F0. यह वह वितरण है जिसे हम खोज रहे हैं।

अब हमारे पास S, posBitsहर स्थान पर एक सेट बिट के साथ जहां एफ == 1 और negBitsहर स्थान जहां एफ == -1 पर एक सेट बिट के साथ।

हम यह साबित कर सकते हैं कि F * S(जहां * गुणन को दर्शाता है) स्थिति के तहत +1 का मूल्यांकन करता है (S & posBits) | (~S & negBits)। हम सभी मामलों के लिए समान तर्क भी उत्पन्न कर सकते हैं जहां F * S-1 का मूल्यांकन करता है। और अंत में, हम जानते हैं कि sum(F * S)यदि परिणाम में -1 और + 1 के बराबर राशि है, तो केवल 0 का मूल्यांकन करता है। यह केवल +1 बिट्स और -1 बिट्स की संख्या की तुलना करके गणना करना बहुत आसान है।

इस कार्यान्वयन में 32 बिट्स का उपयोग होता है, और अधिकतम nस्वीकृत 16 है। यादृच्छिक उत्पन्न कोड को संशोधित करके 31 बिट्स को लागू करना संभव है, और uint32_t के बजाय uint64_t का उपयोग करके 63 बिट्स तक।

संपादित करें

फलने का कार्य समारोह:

std::pair<unsigned, unsigned> convolve()
{
    const uint32_t n = 6;
    const uint32_t iters = 1000;
    unsigned firstZero = 0;
    unsigned bothZero = 0;
    uint32_t fmask = (1 << n) -1; fmask |= fmask << 16;
    static_assert( n < 16, "packing of F fails when n > 16.");


    for( unsigned i = 0; i < iters; i++ )
    {
        // generate random bit mess
        uint32_t F;
        do {
            F = genRandom() & fmask;
        } while ( 0 == ((F % (1 << n)) ^ (F >> 16 )) );

        // Assume F is an array with interleaved elements such that F[0] || F[16] is one element
        // here MSB(F) & ~LSB(F) returns 1 for all elements that are positive
        // and  ~MSB(F) & LSB(F) returns 1 for all elements that are negative
        // this results in the distribution ( -1, 0, 0, 1 )
        // to ease calculations we generate r = LSB(F) and l = MSB(F)

        uint32_t r = F % ( 1 << n );
        // modulo is required because the behaviour of the leftmost bit is implementation defined
        uint32_t l = ( F >> 16 ) % ( 1 << n );

        uint32_t posBits = l & ~r;
        uint32_t negBits = ~l & r;
        assert( (posBits & negBits) == 0 );

        uint32_t mask = posBits | negBits;
        uint32_t totalBits = popcnt( mask );
        // if the amount of -1 and +1's is uneven, sum(S*F) cannot possibly evaluate to 0
        if ( totalBits & 1 )
            continue;

        uint32_t adjF = posBits & ~negBits;
        uint32_t desiredBits = totalBits / 2;

        uint32_t S = (1 << (n+1));
        // generate all possible N+1 bit strings
        // 1 = +1
        // 0 = -1
        while ( S-- )
        {
            // calculate which bits in the expression S * F evaluate to +1
            auto firstBits = (S & mask) ^ adjF;
            auto secondBits = (S & ( mask << 1 ) ) ^ ( adjF << 1 );

            bool a = desiredBits == popcnt( firstBits );
            bool b = desiredBits == popcnt( secondBits );
            firstZero += a;
            bothZero += a & b;
        }
    }

    return std::make_pair(firstZero, bothZero);
}

रनटाइम को 0.160-0.161 सेमी तक काट देता है। मैनुअल लूप अनरोल (ऊपर चित्र नहीं) वह 0.150 बनाता है। कम तुच्छ n = 10, iter = 100000 केस 250ms के अंतर्गत आता है। मुझे यकीन है कि मैं अतिरिक्त कोर का लाभ उठाकर इसे 50ms से कम कर सकता हूं लेकिन यह बहुत आसान है।

यह आंतरिक लूप शाखा को मुक्त बनाने और एफ और एस लूप को स्वैप करने के द्वारा किया जाता है।
यदि bothZeroआवश्यक नहीं है, तो मैं सभी संभावित एस सरणियों पर लगभग लूपिंग करके रन टाइम को 0.02ms तक घटा सकता हूं।


3
क्या आप एक gcc के अनुकूल संस्करण प्रदान कर सकते हैं और यह भी कि आपकी कमांड लाइन क्या होगी? मुझे यकीन नहीं है कि मैं वर्तमान में इसका परीक्षण कर सकता हूं।

मैं इस बारे में कुछ नहीं जानता, लेकिन Google मुझे बताता है कि __builtin_popcount _mm_popcnt_u32 () के लिए प्रतिस्थापन हो सकता है।

3
कोड अपडेट किया गया, सही पॉपकान कमांड का चयन करने के लिए #ifdef स्विच का उपयोग करता है। यह -std=c++0x -mpopcnt -O232 बिट मोड में चलने के लिए 1.01ms के साथ संकलित करता है और (मेरे पास 64-बिट GCC संस्करण नहीं है)।
स्टीफन

क्या आप इसे आउटपुट प्रिंट कर सकते हैं? मुझे यकीन नहीं है कि यह वास्तव में वर्तमान में कुछ भी कर रहा है :)

7
आप स्पष्ट रूप से एक जादूगर हैं। + 1
BurntPizza

76

पायथन 2.7 + नेम्पी 1.8.1: 10.242 एस

फोरट्रान 90+: 0.029 एस 0.003 एस 0.022 एस हो एस

धिक्कार है कि आप अपनी बाजी हार गए! यहाँ भी समानांतर की एक बूंद नहीं, बस सीधे फोरट्रान 90+।

EDIT मैंने सरणी को अनुमति देने के लिए गाइ सिरटन के एल्गोरिथ्म को लिया है S(अच्छी खोज: डी)। मेरे पास स्पष्ट रूप से -g -tracebackसंकलक झंडे सक्रिय थे जो इस कोड को लगभग 0.017s तक धीमा कर रहे थे। वर्तमान में, मैं इसका संकलन कर रहा हूं

ifort -fast -o convolve convolve_random_arrays.f90

जिनके पास नहीं है ifort, उनके लिए आप उपयोग कर सकते हैं

gfortran -O3 -ffast-math -o convolve convolve_random_arrays.f90

EDIT 2 : रन-टाइम में कमी इसलिए है क्योंकि मैं पहले कुछ गलत कर रहा था और मुझे गलत जवाब मिला। इसे सही तरीके से करना जाहिर तौर पर धीमा है। मुझे अभी भी विश्वास नहीं हो रहा है कि C ++ मेरी तुलना में तेज है, इसलिए मैं शायद इस सप्ताह कुछ समय बिताने जा रहा हूं ताकि इसे बाहर लाने के लिए बकवास को मोड़ने की कोशिश की जा सके।

EDIT 3 : बस बीएसडी के RNG (जैसा कि सैम्पो स्मोलैंडर द्वारा सुझाया गया है) के आधार पर RNG सेक्शन को बदलकर और इसके द्वारा निरंतर विभाजन को खत्म करने के बाद m1, मैं रन-टाइम को उसी तरह काटता हूं जैसे कि सीरोन उत्तर C ++ के लिए । स्थिर सरणियों का उपयोग करना (जैसा कि शार्पी द्वारा सुझाया गया है) C ++ रन-टाइम के तहत रन-टाइम ड्रॉप करता है! याय फोरट्रान! : डी

संपादित करें 4 स्पष्ट रूप से यह (गैफरान के साथ) संकलन नहीं करता है और सही तरीके से (गलत मान) चलता है क्योंकि पूर्णांक अपनी सीमा से अधिक हैं। मैंने इसे सुनिश्चित करने के लिए सुधार किया है, लेकिन इसके लिए इफ़ोर्ट 11+ या गफ़रन 4.7+ (या एक और कंपाइलर जो अनुमति देता है iso_fortran_envऔर F2008 int64तरह का है) की आवश्यकता है।

यहाँ कोड है:

program convolve_random_arrays
   use iso_fortran_env
   implicit none
   integer(int64), parameter :: a1 = 1103515245
   integer(int64), parameter :: c1 = 12345
   integer(int64), parameter :: m1 = 2147483648
   real, parameter ::    mi = 4.656612873e-10 ! 1/m1
   integer, parameter :: n = 6
   integer :: p, pmax, iters, i, nil(0:1), seed
   !integer, allocatable ::  F(:), S(:), FS(:)
   integer :: F(n), S(n+1), FS(2)

   !n = 6
   !allocate(F(n), S(n+1), FS(2))
   iters = 1000
   nil = 0

   !call init_random_seed()

   S = -1
   pmax = 2**(n+1)
   do p=1,pmax
      do i=1,iters
         F = rand_int_array(n)
         if(all(F==0)) then
            do while(all(F==0))
               F = rand_int_array(n)
            enddo
         endif

         FS = convolve(F,S)

         if(FS(1) == 0) then
            nil(0) = nil(0) + 1
            if(FS(2) == 0) nil(1) = nil(1) + 1
         endif

      enddo
      call permute(S)
   enddo

   print *,"first zero:",nil(0)
   print *," both zero:",nil(1)

 contains
   pure function convolve(x, h) result(y)
!x is the signal array
!h is the noise/impulse array
      integer, dimension(:), intent(in) :: x, h
      integer, dimension(abs(size(x)-size(h))+1) :: y
      integer:: i, j, r
      y(1) = dot_product(x,h(1:n-1))
      y(2) = dot_product(x,h(2:n  ))
   end function convolve

   pure subroutine permute(x)
      integer, intent(inout) :: x(:)
      integer :: i

      do i=1,size(x)
         if(x(i)==-1) then
            x(i) = 1
            return
         endif
         x(i) = -1
      enddo
   end subroutine permute

   function rand_int_array(i) result(x)
     integer, intent(in) :: i
     integer :: x(i), j
     real :: y
     do j=1,i
        y = bsd_rng()
        if(y <= 0.25) then
           x(j) = -1
        else if (y >= 0.75) then
           x(j) = +1
        else
           x(j) = 0
        endif
     enddo
   end function rand_int_array

   function bsd_rng() result(x)
      real :: x
      integer(int64) :: b=3141592653
      b = mod(a1*b + c1, m1)
      x = real(b)*mi
   end function bsd_rng
end program convolve_random_arrays

मुझे लगता है कि अब सवाल यह है कि क्या आप धीमे-धीमे पाइथन का इस्तेमाल करना बंद कर देंगे और फास्ट-ऐस-इलेक्ट्रान्स-कैन-चाल फोरट्रान का उपयोग कर सकते हैं;)।


1
क्या केस स्टेटमेंट किसी जेनरेटर फंक्शन से तेज नहीं होगा? जब तक आप किसी प्रकार की शाखा-भविष्यवाणी / कैश-लाइन / आदि स्पीडअप की उम्मीद कर रहे हैं?
ऑरेंजडॉग

17
एक ही मशीन पर स्पीड की तुलना की जानी चाहिए। ओपी कोड के लिए आपको कौन सा रनटाइम मिला?
nbubis

3
C ++ उत्तर अपने स्वयं के, बहुत हल्के यादृच्छिक संख्या जनरेटर को लागू करता है। आपके उत्तर ने संकलक के साथ आने वाले डिफ़ॉल्ट का उपयोग किया, जो धीमा हो सकता है?
Sampo Smolander

3
इसके अलावा, सी ++ उदाहरण सांख्यिकीय रूप से आवंटित सरणियों का उपयोग करता प्रतीत होता है। निर्धारित लंबाई के सरणियों का उपयोग करने का प्रयास करें जो संकलन समय पर सेट किए गए हैं और देखें कि क्या यह किसी भी समय बंद है।
शार्प

1
@KyleKanos @Lembik समस्या यह है कि फोरट्रान में पूर्णांक असाइनमेंट अंतर्निहित int64 विनिर्देशन का उपयोग नहीं कर रहा है, इसलिए किसी भी रूपांतरण से पहले संख्याएँ int32 हैं। कोड होना चाहिए: integer(int64) :: b = 3141592653_int64सभी int64 के लिए। यह फोरट्रान मानक का हिस्सा है और प्रोग्रामर द्वारा एक प्रकार की घोषित प्रोग्रामिंग भाषा में अपेक्षित है। (ध्यान दें कि निश्चित रूप से डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स इसे ओवरराइड कर सकती हैं)
zeroth

69

पायथन 2.7 - 0.882s 0.283s

(ओपी का मूल: 6.404)

संपादित करें: स्टीवन रूंबल्स्की का एफ मूल्यों को प्रीकोम्प्यूट करके अनुकूलन। इस अनुकूलन के साथ cpython, Pypy के 0.365 को हरा देता है।

import itertools
import operator
import random

n=6
iters = 1000
firstzero = 0
bothzero = 0

choicesF = filter(any, itertools.product([-1, 0, 0, 1], repeat=n))

for S in itertools.product([-1,1], repeat = n+1):
    for i in xrange(iters):
        F = random.choice(choicesF)
        if not sum(map(operator.mul, F, S[:-1])):
            firstzero += 1
            if not sum(map(operator.mul, F, S[1:])):
                bothzero += 1

print "firstzero", firstzero
print "bothzero", bothzero

ओपी का मूल कोड इस तरह के छोटे सरणियों का उपयोग करता है नम्पी का उपयोग करने का कोई लाभ नहीं है, क्योंकि यह शुद्ध अजगर कार्यान्वयन प्रदर्शित करता है। लेकिन इस संख्यात्मक कार्यान्वयन को भी देखें जो मेरे कोड की तुलना में तीन गुना तेज है।

यदि पहला परिणाम शून्य नहीं है तो मैं बाकी कनवल्शन को छोड़ कर भी ऑप्टिमाइज़ करता हूँ।


11
Pypy के साथ यह लगभग 0.5 सेकंड में चलता है।
एलिस्टर बैक्सटन

2
यदि आप n = 10. सेट करते हैं तो आपको बहुत अधिक आश्वस्त गति मिलती है। मुझे cpython बनाम pypy के लिए 19s बनाम 4.6 प्राप्त होता है।

3
एक और अनुकूलन, व्यवसायिकता को रोकना होगा, Fक्योंकि उनमें से केवल 4032 हैं। choicesF = filter(any, itertools.product([-1, 0, 0, 1], repeat=n))छोरों के बाहर परिभाषित करें । फिर इनरलूप में परिभाषित करते हैं F = random.choice(choicesF)। मुझे इस तरह के दृष्टिकोण के साथ एक 3x स्पीडअप मिलता है।
स्टीवन रंबलस्की

3
साइथन में इसे कैसे संकलित किया जाए? फिर कुछ टैक्टफुल स्टेटिक टाइप्स जोड़ना?
ठाणे ब्रिम्हल

2
एक फ़ंक्शन में सब कुछ रखो और इसे अंत में कॉल करें। यह उन नामों को स्थानीय बनाता है, जो @riffraff द्वारा प्रस्तावित अनुकूलन को भी काम करता है। इसके अलावा, range(iters)पाश से बाहर के निर्माण को स्थानांतरित करें । कुल मिलाकर, मुझे आपके बहुत अच्छे उत्तर पर लगभग 7% का स्पीडअप मिलता है।
वुल्फ्राम

44

जंग: 0.011 s

मूल पायथन: 8.3

मूल पायथन का सीधा अनुवाद।

extern crate rand;

use rand::Rng;

static N: uint = 6;
static ITERS: uint = 1000;

fn convolve<T: Num>(into: &mut [T], a: &[T], b: &[T]) {
    // we want `a` to be the longest array
    if a.len() < b.len() {
        convolve(into, b, a);
        return
    }

    assert_eq!(into.len(), a.len() - b.len() + 1);

    for (n,place) in into.mut_iter().enumerate() {
        for (x, y) in a.slice_from(n).iter().zip(b.iter()) {
            *place = *place + *x * *y
        }
    }
}

fn main() {
    let mut first_zero = 0;
    let mut both_zero = 0;
    let mut rng = rand::XorShiftRng::new().unwrap();

    for s in PlusMinus::new() {
        for _ in range(0, ITERS) {
            let mut f = [0, .. N];
            while f.iter().all(|x| *x == 0) {
                for p in f.mut_iter() {
                    match rng.gen::<u32>() % 4 {
                        0 => *p = -1,
                        1 | 2 => *p = 0,
                        _ => *p = 1
                    }
                }
            }

            let mut fs = [0, .. 2];
            convolve(fs, s, f);

            if fs[0] == 0 { first_zero += 1 }
            if fs.iter().all(|&x| x == 0) { both_zero += 1 }
        }
    }

    println!("{}\n{}", first_zero, both_zero);
}



/// An iterator over [+-]1 arrays of the appropriate length
struct PlusMinus {
    done: bool,
    current: [i32, .. N + 1]
}
impl PlusMinus {
    fn new() -> PlusMinus {
        PlusMinus { done: false, current: [-1, .. N + 1] }
    }
}

impl Iterator<[i32, .. N + 1]> for PlusMinus {
    fn next(&mut self) -> Option<[i32, .. N+1]> {
        if self.done {
            return None
        }

        let ret = self.current;

        // a binary "adder", that just adds one to a bit vector (where
        // -1 is the zero, and 1 is the one).
        for (i, place) in self.current.mut_iter().enumerate() {
            *place = -*place;
            if *place == 1 {
                break
            } else if i == N {
                // we've wrapped, so we want to stop after this one
                self.done = true
            }
        }

        Some(ret)
    }
}
  • के साथ संकलित किया --opt-level=3
  • मेरा जंग संकलक एक हाल ही में रात है : ( rustc 0.11-pre-nightly (eea4909 2014-04-24 23:41:15 -0700)सटीक होने के लिए)

मुझे यह जंग के रात के संस्करण का उपयोग करने के लिए संकलन करने के लिए मिला। हालाँकि मुझे लगता है कि कोड गलत है। आउटपुट पहले एसेरो 27215 बोथेरो 12086 के करीब होना चाहिए। इसके बजाय यह 27367 6481 देता है

@ लिम्बिक, व्हाट्स, ने मेरे aएस और bएस को मिला दिया; फिक्स्ड (रनटाइम को ध्यान से नहीं बदलता है)।
ह्योन

4
यह जंग की गति का बहुत अच्छा प्रदर्शन है।

39

सी ++ (वीएस 2012) - 0.026s 0.015s

पायथन 2.7.6 / नेम्पी 1.8.1 - 12 एस

स्पीडअप ~ x800

अंतर बहुत छोटा होगा यदि सजाया गया सरणियां बहुत बड़ी थीं ...

#include <vector>
#include <iostream>
#include <ctime>

using namespace std;

static unsigned int seed = 35;

int my_random()
{
   seed = seed*1664525UL + 1013904223UL; // numerical recipes, 32 bit

   switch((seed>>30) & 3)
   {
   case 0: return 0;
   case 1: return -1;
   case 2: return 1;
   case 3: return 0;
   }
   return 0;
}

bool allzero(const vector<int>& T)
{
   for(auto x : T)
   {
      if(x!=0)
      {
         return false;
      }
   }
   return true;
}

void convolve(vector<int>& out, const vector<int>& v1, const vector<int>& v2)
{
   for(size_t i = 0; i<out.size(); ++i)
   {
      int result = 0;
      for(size_t j = 0; j<v2.size(); ++j)
      {
         result += v1[i+j]*v2[j];
      }
      out[i] = result;
   }
}

void advance(vector<int>& v)
{
   for(auto &x : v)
   {
      if(x==-1)
      {
         x = 1;
         return;
      }
      x = -1;
   }
}

void convolve_random_arrays(void)
{
   const size_t n = 6;
   const int two_to_n_plus_one = 128;
   const int iters = 1000;
   int bothzero = 0;
   int firstzero = 0;

   vector<int> S(n+1);
   vector<int> F(n);
   vector<int> FS(2);

   time_t current_time;
   time(&current_time);
   seed = current_time;

   for(auto &x : S)
   {
      x = -1;
   }
   for(int i=0; i<two_to_n_plus_one; ++i)
   {
      for(int j=0; j<iters; ++j)
      {
         do
         {
            for(auto &x : F)
            {
               x = my_random();
            }
         } while(allzero(F));
         convolve(FS, S, F);
         if(FS[0] == 0)
         {
            firstzero++;
            if(FS[1] == 0)
            {
               bothzero++;
            }
         }
      }
      advance(S);
   }
   cout << firstzero << endl; // This output can slow things down
   cout << bothzero << endl; // comment out for timing the algorithm
}

कुछ नोट:

  • रैंडम फ़ंक्शन को लूप में बुलाया जा रहा है इसलिए मैं एक बहुत हल्के वजन वाले रैखिक बधाई जनरेटर के लिए गया (लेकिन उदारता से MSBs पर ध्यान दिया गया)।
  • यह वास्तव में एक अनुकूलित समाधान के लिए केवल शुरुआती बिंदु है।
  • लिखने में इतना समय नहीं लगा ...
  • मैं S[0]"कम से कम महत्वपूर्ण" अंक लेने के लिए एस के सभी मूल्यों के माध्यम से पुनरावृति करता हूं ।

स्व-निहित उदाहरण के लिए इस मुख्य कार्य को जोड़ें:

int main(int argc, char** argv)
{
  for(int i=0; i<1000; ++i) // run 1000 times for stop-watch
  {
      convolve_random_arrays();
  }
}

1
वास्तव में। ओपी के कोड में एरे के छोटे आकार का मतलब है कि खसखस ​​का उपयोग करना वास्तव में सीधे अजगर की तुलना में परिमाण का एक क्रम है।
एलिस्टेयर बुक्सटन

2
अब x800 क्या मैं बात कर रहा हूँ!

बहुत अच्छा! मैंने आपके advanceकार्य के कारण अपने कोड पर गति बढ़ा दी है , इसलिए मेरा कोड अब आपकी तुलना में तेज है: P (लेकिन बहुत अच्छी प्रतिस्पर्धा!)
काइल कानोस

1
@ लेम्बिक हाँ जैसा कि मैट कहते हैं। आपको C ++ 11 supprt और एक मुख्य फ़ंक्शन की आवश्यकता है। मुझे बताएं कि क्या आपको इसे चलाने के लिए अधिक मदद की आवश्यकता है ...
गाय सिरटन

2
मैं सिर्फ यह परीक्षण किया है और एक और 20% दाढ़ी के बजाय सादे सरणियों का उपयोग करके दाढ़ी कर सकते हैं :: वेक्टर ..
प्लाज्मा प्लाज्मा

21

सी

मेरी मशीन पर 0.015s लेता है, ओपी के मूल कोड के साथ ~ 7.7s ले रहा है। यादृच्छिक सरणी उत्पन्न करके और एक ही लूप में कनवल्शन करके ऑप्टिमाइज़ करने की कोशिश की जाती है, लेकिन इससे बहुत फर्क नहीं पड़ता।

पहला सरणी एक पूर्णांक लेने के द्वारा उत्पन्न होता है, इसे बाइनरी में लिखें, और सभी को 1 से -1 में बदलें और सभी 0 से 1. बाकी बहुत सीधा होना चाहिए।

संपादित करें:n एक के रूप में होने के बजाय int, अब हमारे पास nस्थूल-परिभाषित स्थिरांक है, इसलिए हम int arr[n];इसके बजाय उपयोग कर सकते हैं malloc

Edit2: अंतर्निहित rand()फ़ंक्शन के बजाय , यह अब एक xorshift PRNG लागू करता है। साथ ही, यादृच्छिक सरणी उत्पन्न करते समय बहुत सारे सशर्त बयान हटा दिए जाते हैं।

संकलित निर्देश:

gcc -O3 -march=native -fwhole-program -fstrict-aliasing -ftree-vectorize -Wall ./test.c -o ./test

कोड:

#include <stdio.h>
#include <time.h>

#define n (6)
#define iters (1000)
unsigned int x,y=34353,z=57768,w=1564; //PRNG seeds

/* xorshift PRNG
 * Taken from https://en.wikipedia.org/wiki/Xorshift#Example_implementation
 * Used under CC-By-SA */
int myRand() {
    unsigned int t;
    t = x ^ (x << 11);
    x = y; y = z; z = w;
    return w = w ^ (w >> 19) ^ t ^ (t >> 8);
}

int main() {
    int firstzero=0, bothzero=0;
    int arr[n+1];
    unsigned int i, j;
    x=(int)time(NULL);

    for(i=0; i< 1<<(n+1) ; i++) {
        unsigned int tmp=i;
        for(j=0; j<n+1; j++) {
            arr[j]=(tmp&1)*(-2)+1;
            tmp>>=1;
        }
        for(j=0; j<iters; j++) {
            int randArr[n];
            unsigned int k, flag=0;
            int first=0, second=0;
            do {
                for(k=0; k<n; k++) {
                    randArr[k]=(1-(myRand()&3))%2;
                    flag+=(randArr[k]&1);
                    first+=arr[k]*randArr[k];
                    second+=arr[k+1]*randArr[k];
                }
            } while(!flag);
            firstzero+=(!first);
            bothzero+=(!first&&!second);
        }
    }
    printf("firstzero %d\nbothzero %d\n", firstzero, bothzero);
    return 0;
}

1
मैंने यह परीक्षण किया। यह बहुत तेज़ है (n = 10 का प्रयास करें) और सही दिखने वाला आउटपुट देता है। धन्यवाद।

यह कार्यान्वयन मूल का पालन नहीं करता है क्योंकि यदि यादृच्छिक वेक्टर सभी शून्य है तो केवल अंतिम तत्व फिर से उत्पन्न होगा। मूल में पूरे वेक्टर होगा। आपको उस लूप को do{}while(!flag)या कुछ को उस प्रभाव में संलग्न करना होगा। मुझे उम्मीद नहीं है कि यह रन-टाइम को बहुत बदल देगा (इसे तेज कर सकता है)।
गाय सिरटन

@Guy Sirton सूचना है कि पहले continue;बयान मैं सौंपा -1करने के लिए kहै, तो k0 से पाश होगा फिर से।
ace_HongKongIndependence

1
@ इ स आह! आप सही हे। मैं बहुत जल्दी स्कैन कर रहा था और ऐसा लग रहा था कि :-) ए की -=बजाय =-लूप अधिक पठनीय होगा।
गाइ सीरटन

17

जे

मैं किसी भी संकलित भाषाओं को हरा देने की उम्मीद नहीं करता हूं, और कुछ मुझे बताता है कि इसे 0.09 से कम पाने के लिए एक चमत्कारी मशीन लेनी होगी, लेकिन मैं इस जे को वैसे भी सबमिट करना चाहूंगा, क्योंकि यह बहुत चालाक है।

NB. constants
num =: 6
iters =: 1000

NB. convolve
NB. take the multiplication table                */
NB. then sum along the NE-SW diagonals           +//.
NB. and keep the longest ones                    #~ [: (= >./) #/.
NB. operate on rows of higher dimensional lists  " 1
conv =: (+//. #~ [: (= >./) #/.) @: (*/) " 1

NB. main program
S  =: > , { (num+1) # < _1 1                NB. all {-1,1}^(num+1)
F  =: (3&= - 0&=) (iters , num) ?@$ 4       NB. iters random arrays of length num
FS =: ,/ S conv/ F                          NB. make a convolution table
FB =: +/ ({. , *./)"1 ] 0 = FS              NB. first and both zero
('first zero ',:'both zero ') ,. ":"0 FB    NB. output results

यह पिछले दशक से एक लैपटॉप पर लगभग 0.5 एस लेता है, जवाब में पायथन के रूप में केवल 20x के बारे में उपवास करता है। अधिकांश समय व्यतीत होता है convक्योंकि हम इसे आलसी लिखते हैं (हम संपूर्ण विवेचन की गणना करते हैं) और पूर्ण सामान्यता में।

चूंकि हम चीजों के बारे में जानते हैं Sऔर F, हम इस कार्यक्रम के लिए विशिष्ट अनुकूलन करके चीजों को गति दे सकते हैं। सबसे अच्छा मैं साथ आने में सक्षम हूं - conv =: ((num, num+1) { +//.)@:(*/)"1विशेष रूप से दो संख्याएं हैं जो विकर्ण रकम से लेकर कन्वेंशन के सबसे लंबे तत्वों तक मेल खाती हैं - जो समय को लगभग आधा कर देता है।


6
J सदैव प्रस्तुत करने लायक है, आदमी :)
विटाली डायटलोव

17

पर्ल - 9.3X तेज ... 830% सुधार

मेरी प्राचीन नेटबुक पर, ओपी कोड को चलाने में 53 सेकंड लगते हैं; एलिस्टेयर बक्सटन के संस्करण में लगभग 6.5 सेकंड लगते हैं, और निम्न पर्ल संस्करण में लगभग 5.7 सेकंड लगते हैं।

use v5.10;
use strict;
use warnings;

use Algorithm::Combinatorics qw( variations_with_repetition );
use List::Util qw( any sum );
use List::MoreUtils qw( pairwise );

my $n         = 6;
my $iters     = 1000;
my $firstzero = 0;
my $bothzero  = 0;

my $variations = variations_with_repetition([-1, 1], $n+1);
while (my $S = $variations->next)
{
  for my $i (1 .. $iters)
  {
    my @F;
    until (@F and any { $_ } @F)
    {
      @F = map +((-1,0,0,1)[rand 4]), 1..$n;
    }

    # The pairwise function doesn't accept array slices,
    # so need to copy into a temp array @S0
    my @S0 = @$S[0..$n-1];

    unless (sum pairwise { $a * $b } @F, @S0)
    {
      $firstzero++;
      my @S1 = @$S[1..$n];  # copy again :-(
      $bothzero++ unless sum pairwise { $a * $b } @F, @S1;
    }
  }
}

say "firstzero ", $firstzero;
say "bothzero ", $bothzero;

12

पायलॉन 2.7 - मिकल बाइंडिंग के साथ 1.8.1 सुन्न - 0.086s

(ओपी का मूल: 6.404) (बक्सटन का शुद्ध अजगर: 0.270s)

import numpy as np
import itertools

n=6
iters = 1000

#Pack all of the Ses into a single array
S = np.array( list(itertools.product([-1,1], repeat=n+1)) )

# Create a whole array of test arrays, oversample a bit to ensure we 
# have at least (iters) of them
F = np.random.rand(int(iters*1.1),n)
F = ( F < 0.25 )*-1 + ( F > 0.75 )*1
goodrows = (np.abs(F).sum(1)!=0)
assert goodrows.sum() > iters, "Got very unlucky"
# get 1000 cases that aren't all zero
F = F[goodrows][:iters]

# Do the convolution explicitly for the two 
# slots, but on all of the Ses and Fes at the 
# same time
firstzeros = (F[:,None,:]*S[None,:,:-1]).sum(-1)==0
secondzeros = (F[:,None,:]*S[None,:,1:]).sum(-1)==0

firstzero_count = firstzeros.sum()
bothzero_count = (firstzeros * secondzeros).sum()
print "firstzero", firstzero_count
print "bothzero", bothzero_count

जैसा कि बक्सटन बताते हैं, ओपी का मूल कोड इस तरह के छोटे सरणियों का उपयोग करता है, नम्पी का उपयोग करने का कोई लाभ नहीं है। यह कार्यान्वयन सभी F और S मामलों को एक साथ एक अरै ओरिएंटेड तरीके से करते हुए सुन्न कर देता है। अजगर के लिए mkl बाइंडिंग के साथ संयुक्त यह एक बहुत तेजी से कार्यान्वयन की ओर जाता है।

यह भी ध्यान दें कि बस पुस्तकालयों को लोड करना और दुभाषिया शुरू करना 0.076s लेता है इसलिए वास्तविक गणना ~ 0.01 सेकंड में C ++ समाधान के समान हो रही है।


Mkl बाइंडिंग क्या हैं और मैं उन्हें ubuntu पर कैसे प्राप्त करूँ?

रनिंग आपको python -c "import numpy; numpy.show_config()"यह दिखाएगा कि यदि आपके खसरे के संस्करण को ब्लास / एटलस / एमकेएल आदि के खिलाफ संकलित किया गया है, तो एटलस एक नि: शुल्क त्वरित गणित पैकेज है, जिसे खांसी के खिलाफ जोड़ा जा सकता है , इंटेल एमकेएल आपको आमतौर पर भुगतान करना होगा (जब तक कि आप एक अकादमिक नहीं हों) और numpy / scipy से जोड़ा जा सकता है
ऐलेमी

एक आसान तरीके के लिए, एनाकोंडा पायथन वितरण का उपयोग करें और गति पैकेज का उपयोग करें । या उत्साहित वितरण का उपयोग करें ।
19

यदि आप खिड़कियों पर हैं, तो बस यहाँ से डाउनलोड करें । प्री-संकलित सुन्न इंस्टालर एमकेएल के खिलाफ जुड़ा हुआ है।
नकली नाम

9

MATLAB 0.024s

कंप्यूटर 1

  • मूल कोड: ~ 3.3 एस
  • एलिस्टर बक्सटन का कोड: ~ 0.51 s
  • एलिस्टर बक्सटन का नया कोड: ~ 0.25 s
  • Matlab कोड: ~ 0.024 s (Matlab पहले से ही चल रहा है)

कंप्यूटर 2

  • मूल कोड: ~ 6.66 एस
  • एलिस्टर बक्सटन का कोड: ~ 0.64 एस
  • एलिस्टर बक्सटन का नया कोड:?
  • मतलाब: ~ ०.० s सेकेंड (पहले से चल रहा मातलब)
  • ओक्टेव: ~ 0.07 एस

मैंने ओह इतनी धीमी गति से देने की ठान ली कि मतलब एक कोशिश करे। यदि आप जानते हैं कि कैसे, आप सबसे अधिक छोरों (मतलाब में) से छुटकारा पा सकते हैं, जो इसे काफी तेज बनाता है। हालाँकि, लूप किए गए समाधानों की तुलना में मेमोरी आवश्यकताएं अधिक होती हैं, लेकिन यह एक समस्या नहीं होगी यदि आपके पास बहुत बड़ी सरणियाँ नहीं हैं ...

function call_convolve_random_arrays
tic
convolve_random_arrays
toc
end

function convolve_random_arrays

n = 6;
iters = 1000;
firstzero = 0;
bothzero = 0;

rnd = [-1, 0, 0, 1];

S = -1 *ones(1, n + 1);

IDX1 = 1:n;
IDX2 = IDX1 + 1;

for i = 1:2^(n + 1)
    F = rnd(randi(4, [iters, n]));
    sel = ~any(F,2);
    while any(sel)
        F(sel, :) = rnd(randi(4, [sum(sel), n]));
        sel = ~any(F,2);
    end

    sum1 = F * S(IDX1)';
    sel = sum1 == 0;
    firstzero = firstzero + sum(sel);

    sum2 = F(sel, :) * S(IDX2)';
    sel = sum2 == 0;
    bothzero = bothzero + sum(sel);

    S = permute(S); 
end

fprintf('firstzero %i \nbothzero %i \n', firstzero, bothzero);

end

function x = permute(x)

for i=1:length(x)
    if(x(i)==-1)
        x(i) = 1;
            return
    end
        x(i) = -1;
end

end

ये है जो मैं करता हूं:

  • एस के माध्यम से अनुमति देने के लिए काइल कानोस फ़ंक्शन का उपयोग करें
  • एक साथ सभी n * iters यादृच्छिक संख्याओं की गणना करें
  • मानचित्र 1 से 4 तक [-1 0 0 1]
  • मैट्रिक्स गुणन का उपयोग करें (एलिमेंटिव योग (F * S (1: 5)) F * S (1: 5) के मैट्रिक्स गुणा के बराबर है '
  • दोनों के लिए: केवल पहली शर्त को पूरा करने वाले सदस्यों की गणना करें

मुझे लगता है कि आपके पास मतलाब नहीं है, जो बहुत बुरा है क्योंकि मैं वास्तव में यह देखना पसंद करता हूं कि यह कैसे तुलना करता है ...

(जब आप इसे चलाते हैं, तो फ़ंक्शन धीमा हो सकता है।)


वैसे मेरे पास ऑक्टेव है अगर आप इसे उसके लिए काम कर सकते हैं ...?

मैं इसे एक कोशिश दे सकता हूं - मैंने कभी भी ओक्टेव के साथ काम नहीं किया है।
मैथ्यूज़

ठीक है, मैं इसे ओक्टेव में चला सकता हूं अगर मैंने कॉल_कोवोल्वेज़_रैंडम_इरेज़.m नामक फ़ाइल में कोड डाल दिया और फिर इसे ऑक्टेव से कॉल किया।
मैथ्यूज़

यह वास्तव में कुछ भी करने के लिए इसे पाने के लिए कुछ और कोड की आवश्यकता है? जब मैं "ऑक्टेव call_convolve_random_arrays.m" करता हूं तो यह कुछ भी आउटपुट नहीं करता है। Bpaste.net/show/JPtLOCeI3aP3wc3F3aGf

क्षमा करें, ऑक्टेव को खोलने और फिर चलाने की कोशिश करें। इसमें फ़र्स्टज़रो, ऑज़रोज़ो और एक्ज़िक्यूशन टाइम दिखाना चाहिए।
मैथ्यूज़

7

जूलिया: 0.30 एस

ओप्स पायथन: 21.36 सेकेंड (Core2 डुओ)

71x स्पीडअप

function countconv()                                                                                                                                                           
    n = 6                                                                                                                                                                      
    iters = 1000                                                                                                                                                               
    firstzero = 0                                                                                                                                                              
    bothzero = 0                                                                                                                                                               
    cprod= Iterators.product(fill([-1,1], n+1)...)                                                                                                                             
    F=Array(Float64,n);                                                                                                                                                        
    P=[-1. 0. 0. 1.]                                                                                                                                                                                                                                                                                                             

    for S in cprod                                                                                                                                                             
        Sm=[S...]                                                                                                                                                              
        for i = 1:iters                                                                                                                                                        
            F=P[rand(1:4,n)]                                                                                                                                                  
            while all(F==0)                                                                                                                                                   
                F=P[rand(1:4,n)]                                                                                                                                              
            end                                                                                                                                                               
            if  dot(reverse!(F),Sm[1:end-1]) == 0                                                                                                                           
                firstzero += 1                                                                                                                                                 
                if dot(F,Sm[2:end]) == 0                                                                                                                              
                    bothzero += 1                                                                                                                                              
                end                                                                                                                                                            
            end                                                                                                                                                                
        end                                                                                                                                                                    
    end
    return firstzero,bothzero
end

मैंने अरमान के जूलिया जवाब के कुछ संशोधनों को किया: सबसे पहले, मैंने इसे एक फ़ंक्शन में लपेटा, क्योंकि वैश्विक चर जूलिया के प्रकार के अनुमान के लिए कठिन बनाते हैं और जेआईटी: एक वैश्विक चर किसी भी समय अपने प्रकार को बदल सकता है, और इसे अपने ऑपरेशन की जांच करनी चाहिए । फिर, मुझे अनाम कार्यों और सरणी समझ से छुटकारा मिला। वे वास्तव में आवश्यक नहीं हैं, और अभी भी बहुत धीमी हैं। जूलिया अभी निचले स्तर के अमूर्त के साथ तेज है।

इसे और तेज़ बनाने के बहुत से तरीके हैं, लेकिन यह एक अच्छा काम करता है।


क्या आप REPL में समय को माप रहे हैं या कमांड लाइन से पूरी फाइल चला रहे हैं?
आदित्य

दोनों आरईपीएल से।
user20768

6

ठीक है मैं यह सिर्फ इसलिए पोस्ट कर रहा हूं क्योंकि मुझे लगता है कि जावा को यहां प्रतिनिधित्व करने की आवश्यकता है। मैं अन्य भाषाओं से भयभीत हूँ और मैं समस्या को ठीक से न समझने की बात स्वीकार करता हूँ, इसलिए मुझे इस कोड को ठीक करने के लिए कुछ मदद की आवश्यकता होगी। मैंने कोड के अधिकांश सी उदाहरण को चुरा लिया, और फिर दूसरों से कुछ स्निपेट्स उधार लिए। मुझे आशा है कि एक अशुद्ध पेस नहीं है ...

एक बात जो मैं बताना चाहूंगा वह यह है कि रन टाइम के हिसाब से ऑप्टिमाइज़ करने वाली भाषाओं को फुल स्पीड तक पहुंचने के लिए कई बार / कई बार रन करने की जरूरत होती है। मुझे लगता है कि पूरी तरह से अनुकूलित गति (या कम से कम औसत गति) लेने के लिए यह उचित है, क्योंकि ज्यादातर चीजें जो आप तेजी से चलने से संबंधित हैं, उन्हें कई बार चलाया जाएगा।

कोड को अभी भी तय करने की आवश्यकता है, लेकिन मुझे यह देखने के लिए कि मुझे कितना समय मिलेगा, मैंने इसे वैसे भी चलाया।

यहाँ एक Intel (R) Xeon (R) सीपीयू E3-1270 V2 @ 3.50GHz पर उबंटू पर चल रहे परिणाम हैं:

सर्वर: / tmp # समय java8 -cp। टेस्टर

Firstzero 40000

दोनों 20000

पहली बार चलाने का समय: 41 एमएस अंतिम बार चलने का समय: 4 एमएस

वास्तविक 0m5.014s उपयोगकर्ता 0m4.664s sys 0m0.268s

यहाँ मेरा भद्दा कोड है:

public class Tester 
{
    public static void main( String[] args )
    {
        long firstRunTime = 0;
        long lastRunTime = 0;
        String testResults = null;
        for( int i=0 ; i<1000 ; i++ )
        {
            long timer = System.currentTimeMillis();
            testResults = new Tester().runtest();
            lastRunTime = System.currentTimeMillis() - timer;
            if( i ==0 )
            {
                firstRunTime = lastRunTime;
            }
        }
        System.err.println( testResults );
        System.err.println( "first run time: " + firstRunTime + " ms" );
        System.err.println( "last run time: " + lastRunTime + " ms" );
    }

    private int x,y=34353,z=57768,w=1564; 

    public String runtest()
    {
        int n = 6;
        int iters = 1000;
        //#define iters (1000)
        //PRNG seeds

        /* xorshift PRNG
         * Taken from https://en.wikipedia.org/wiki/Xorshift#Example_implementation
         * Used under CC-By-SA */

            int firstzero=0, bothzero=0;
            int[] arr = new int[n+1];
            int i=0, j=0;
            x=(int)(System.currentTimeMillis()/1000l);

            for(i=0; i< 1<<(n+1) ; i++) {
                int tmp=i;
                for(j=0; j<n+1; j++) {
                    arr[j]=(tmp&1)*(-2)+1;
                    tmp>>=1;
                }
                for(j=0; j<iters; j++) {
                    int[] randArr = new int[n];
                    int k=0;
                    long flag = 0;
                    int first=0, second=0;
                    do {
                        for(k=0; k<n; k++) {
                            randArr[k]=(1-(myRand()&3))%2;
                            flag+=(randArr[k]&1);
                            first+=arr[k]*randArr[k];
                            second+=arr[k+1]*randArr[k];
                        }
                    } while(allzero(randArr));
                    if( first == 0 )
                    {
                        firstzero+=1;
                        if( second == 0 )
                        {
                            bothzero++;
                        }
                    }
                }
            }
         return ( "firstzero " + firstzero + "\nbothzero " + bothzero + "\n" );
    }

    private boolean allzero(int[] arr)
    {
       for(int x : arr)
       {
          if(x!=0)
          {
             return false;
          }
       }
       return true;
    }

    public int myRand() 
    {
        long t;
        t = x ^ (x << 11);
        x = y; y = z; z = w;
        return (int)( w ^ (w >> 19) ^ t ^ (t >> 8));
    }
}

और मैंने अजगर को अपग्रेड करने और अजगर-सुन्न को स्थापित करने के बाद अजगर कोड चलाने की कोशिश की, लेकिन मुझे यह मिल गया:

server:/tmp# python tester.py
Traceback (most recent call last):
  File "peepee.py", line 15, in <module>
    F = np.random.choice(np.array([-1,0,0,1], dtype=np.int8), size = n)
AttributeError: 'module' object has no attribute 'choice'

टिप्पणियाँ: बेंचमार्किंग के लिए कभी भी उपयोग करें currentTimeMillis(सिस्टम में नैनो संस्करण का उपयोग करें) और 1k रन जेआईटी को शामिल करने के लिए पर्याप्त नहीं हो सकता है (क्लाइंट के लिए 1.5k और सर्वर के लिए 10k डिफॉल्ट होगा, हालांकि आप myRand को अक्सर पर्याप्त कहते हैं जो कि होगा JITed जिसे कॉलस्टैक के कुछ कार्यों को संकलित करने का कारण बनना चाहिए जो यहां काम कर सकता है)। हालांकि, कम से कम कमजोर PNRG धोखा नहीं दे रहा है, लेकिन इसलिए C ++ समाधान और अन्य भी करता है, इसलिए मुझे लगता है कि यह बहुत अनुचित नहीं है।
Voo

खिड़कियों पर आपको currentTimeMillis से बचने की जरूरत है, लेकिन सभी के लिए लिनक्स के लिए लेकिन बहुत ही बारीक बारीक माप के लिए आपको नैनो समय की आवश्यकता नहीं है, और नैनो समय पाने के लिए कॉल मिलिस की तुलना में बहुत अधिक महंगा है। इसलिए मैं बहुत असहमत हूं कि आपको इसका इस्तेमाल नहीं करना चाहिए।
क्रिस स्लाइन

तो आप एक विशेष OS और JVM कार्यान्वयन के लिए जावा कोड लिख रहे हैं? वास्तव में मुझे यकीन नहीं है कि आप किस ओएस का उपयोग कर रहे हैं, क्योंकि मैंने अभी-अभी अपने हॉटस्पॉट देव वृक्ष और लिनक्स का उपयोग gettimeofday(&time, NULL)मिलीसेकंड के लिए किया है, जो नीरस नहीं है और कोई सटीकता की गारंटी नहीं देता है (इसलिए कुछ प्लेटफार्मों / गुठली पर बिल्कुल समान है currentTimeMillis विंडोज कार्यान्वयन के रूप में समस्याएं - ताकि या तो ठीक है या न ही)। दूसरी ओर नैनो टाइम उपयोग करता है clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC, &tp)जो स्पष्ट रूप से लिनक्स पर बेंचमार्किंग करते समय उपयोग करने के लिए सही चीज है।
Voo

जब से मैं किसी भी लिनक्स डिस्ट्रो या कर्नेल पर जावा कोडिंग कर रहा हूं, तो यह मेरे लिए कभी भी समस्या का कारण नहीं बना।
क्रिस स्लाइन

6

गोलंग कोड के नीचे मेरी मशीन पर अजगर का 45X संस्करण

package main

import (
"fmt"
"time"
)

const (
n     = 6
iters = 1000
)

var (
x, y, z, w = 34353, 34353, 57768, 1564 //PRNG seeds
)

/* xorshift PRNG
 * Taken from https://en.wikipedia.org/wiki/Xorshift#Example_implementation
 * Used under CC-By-SA */
func myRand() int {
var t uint
t = uint(x ^ (x << 11))
x, y, z = y, z, w
w = int(uint(w^w>>19) ^ t ^ (t >> 8))
return w
}

func main() {
var firstzero, bothzero int
var arr [n + 1]int
var i, j int
x = int(time.Now().Unix())

for i = 0; i < 1<<(n+1); i = i + 1 {
    tmp := i
    for j = 0; j < n+1; j = j + 1 {
        arr[j] = (tmp&1)*(-2) + 1
        tmp >>= 1
    }
    for j = 0; j < iters; j = j + 1 {
        var randArr [n]int
        var flag uint
        var k, first, second int
        for {
            for k = 0; k < n; k = k + 1 {
                randArr[k] = (1 - (myRand() & 3)) % 2
                flag += uint(randArr[k] & 1)
                first += arr[k] * randArr[k]
                second += arr[k+1] * randArr[k]
            }
            if flag != 0 {
                break
            }
        }
        if first == 0 {
            firstzero += 1
            if second == 0 {
                bothzero += 1
            }
        }
    }
}
println("firstzero", firstzero, "bothzero", bothzero)
}

और नीचे दिए गए अजगर कोड ऊपर से कॉपी किए गए हैं:

import itertools
import operator
import random

n=6
iters = 1000
firstzero = 0
bothzero = 0

choicesF = filter(any, itertools.product([-1, 0, 0, 1], repeat=n))

for S in itertools.product([-1,1], repeat = n+1):
    for i in xrange(iters):
        F = random.choice(choicesF)
        if not sum(map(operator.mul, F, S[:-1])):
            firstzero += 1
            if not sum(map(operator.mul, F, S[1:])):
                bothzero += 1

print "firstzero", firstzero
print "bothzero", bothzero

और नीचे का समय:

$time python test.py
firstzero 27349
bothzero 12125

real    0m0.477s
user    0m0.461s
sys 0m0.014s

$time ./hf
firstzero 27253 bothzero 12142

real    0m0.011s
user    0m0.008s
sys 0m0.002s

1
क्या आपने उपयोग करने के बारे में सोचा है "github.com/yanatan16/itertools"? आप यह भी कह सकते हैं कि यह कई गोरआउट्स में अच्छा काम करेगा?
ymg

5

सी # 0.135 एस

सी # एलिस्टेयर बक्सटन के सादे अजगर पर आधारित : 0.278s
समानांतर C #: 0.135s
पायथन से प्रश्न: 5.907
एलिस्टेयर का सादा अजगर: 0.853 s

मैं वास्तव में निश्चित नहीं हूं कि यह कार्यान्वयन सही है - इसका आउटपुट अलग है, यदि आप नीचे दिए गए परिणामों को देखते हैं।

निश्चित रूप से अधिक इष्टतम एल्गोरिदम है। मैंने अभी पायथन वन के लिए एक बहुत ही समान एल्गोरिथ्म का उपयोग करने का फैसला किया है।

सिंगल-थ्रेडेड सी

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;

namespace ConvolvingArrays
{
    static class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            int n=6;
            int iters = 1000;
            int firstzero = 0;
            int bothzero = 0;

            int[] arraySeed = new int[] {-1, 1};
            int[] randomSource = new int[] {-1, 0, 0, 1};
            Random rand = new Random();

            foreach (var S in Enumerable.Repeat(arraySeed, n+1).CartesianProduct())
            {
                for (int i = 0; i < iters; i++)
                {
                    var F = Enumerable.Range(0, n).Select(_ => randomSource[rand.Next(randomSource.Length)]);
                    while (!F.Any(f => f != 0))
                    {
                        F = Enumerable.Range(0, n).Select(_ => randomSource[rand.Next(randomSource.Length)]);
                    }
                    if (Enumerable.Zip(F, S.Take(n), (f, s) => f * s).Sum() == 0)
                    {
                        firstzero++;
                        if (Enumerable.Zip(F, S.Skip(1), (f, s) => f * s).Sum() == 0)
                        {
                            bothzero++;
                        }
                    }
                }
            }

            Console.WriteLine("firstzero {0}", firstzero);
            Console.WriteLine("bothzero {0}", bothzero);
        }

        // itertools.product?
        // http://ericlippert.com/2010/06/28/computing-a-cartesian-product-with-linq/
        static IEnumerable<IEnumerable<T>> CartesianProduct<T>
            (this IEnumerable<IEnumerable<T>> sequences)
        {
            IEnumerable<IEnumerable<T>> emptyProduct =
              new[] { Enumerable.Empty<T>() };
            return sequences.Aggregate(
              emptyProduct,
              (accumulator, sequence) =>
                from accseq in accumulator
                from item in sequence
                select accseq.Concat(new[] { item }));
        }
    }
}

समानांतर C #:

using System;
using System.Collections.Concurrent;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;

namespace ConvolvingArrays
{
    static class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            int n=6;
            int iters = 1000;
            int firstzero = 0;
            int bothzero = 0;

            int[] arraySeed = new int[] {-1, 1};
            int[] randomSource = new int[] {-1, 0, 0, 1};

            ConcurrentBag<int[]> results = new ConcurrentBag<int[]>();

            // The next line iterates over arrays of length n+1 which contain only -1s and 1s
            Parallel.ForEach(Enumerable.Repeat(arraySeed, n + 1).CartesianProduct(), (S) =>
            {
                int fz = 0;
                int bz = 0;
                ThreadSafeRandom rand = new ThreadSafeRandom();
                for (int i = 0; i < iters; i++)
                {
                    var F = Enumerable.Range(0, n).Select(_ => randomSource[rand.Next(randomSource.Length)]);
                    while (!F.Any(f => f != 0))
                    {
                        F = Enumerable.Range(0, n).Select(_ => randomSource[rand.Next(randomSource.Length)]);
                    }
                    if (Enumerable.Zip(F, S.Take(n), (f, s) => f * s).Sum() == 0)
                    {
                        fz++;
                        if (Enumerable.Zip(F, S.Skip(1), (f, s) => f * s).Sum() == 0)
                        {
                            bz++;
                        }
                    }
                }

                results.Add(new int[] { fz, bz });
            });

            foreach (int[] res in results)
            {
                firstzero += res[0];
                bothzero += res[1];
            }

            Console.WriteLine("firstzero {0}", firstzero);
            Console.WriteLine("bothzero {0}", bothzero);
        }

        // itertools.product?
        // http://ericlippert.com/2010/06/28/computing-a-cartesian-product-with-linq/
        static IEnumerable<IEnumerable<T>> CartesianProduct<T>
            (this IEnumerable<IEnumerable<T>> sequences)
        {
            IEnumerable<IEnumerable<T>> emptyProduct =
              new[] { Enumerable.Empty<T>() };
            return sequences.Aggregate(
              emptyProduct,
              (accumulator, sequence) =>
                from accseq in accumulator
                from item in sequence
                select accseq.Concat(new[] { item }));
        }
    }

    // http://stackoverflow.com/a/11109361/1030702
    public class ThreadSafeRandom
    {
        private static readonly Random _global = new Random();
        [ThreadStatic]
        private static Random _local;

        public ThreadSafeRandom()
        {
            if (_local == null)
            {
                int seed;
                lock (_global)
                {
                    seed = _global.Next();
                }
                _local = new Random(seed);
            }
        }
        public int Next()
        {
            return _local.Next();
        }
        public int Next(int maxValue)
        {
            return _local.Next(maxValue);
        }
    }
}

परीक्षण उत्पादन:

विंडोज (.NET)

विंडोज पर C # बहुत तेज है। संभवतः क्योंकि .NET मोनो से तेज है।

उपयोगकर्ता और sys समय काम नहीं करता है ( git bashसमय के लिए उपयोग किया जाता है)।

$ time /c/Python27/python.exe numpypython.py
firstzero 27413
bothzero 12073

real    0m5.907s
user    0m0.000s
sys     0m0.000s
$ time /c/Python27/python.exe plainpython.py
firstzero 26983
bothzero 12033

real    0m0.853s
user    0m0.000s
sys     0m0.000s
$ time ConvolvingArrays.exe
firstzero 28526
bothzero 6453

real    0m0.278s
user    0m0.000s
sys     0m0.000s
$ time ConvolvingArraysParallel.exe
firstzero 28857
bothzero 6485

real    0m0.135s
user    0m0.000s
sys     0m0.000s

लिनक्स (मोनो)

bob@phoebe:~/convolvingarrays$ time python program.py
firstzero 27059
bothzero 12131

real    0m11.932s
user    0m11.912s
sys     0m0.012s
bob@phoebe:~/convolvingarrays$ mcs -optimize+ -debug- program.cs
bob@phoebe:~/convolvingarrays$ time mono program.exe
firstzero 28982
bothzero 6512

real    0m1.360s
user    0m1.532s
sys     0m0.872s
bob@phoebe:~/convolvingarrays$ mcs -optimize+ -debug- parallelprogram.cs
bob@phoebe:~/convolvingarrays$ time mono parallelprogram.exe
firstzero 28857
bothzero 6496

real    0m0.851s
user    0m2.708s
sys     0m3.028s

1
मुझे नहीं लगता कि कोड सही है जैसा आप कहते हैं। आउटपुट सही नहीं हैं।

@Lembik Yea। मैं इसकी सराहना करता हूं अगर कोई मुझे बता सकता है कि यह कहां गलत है, हालांकि - मैं इसका पता नहीं लगा सकता (केवल यह समझने के लिए कि यह क्या करना चाहिए कम से कम समझ में नहीं आता है)।
बॉब

यह देखना दिलचस्प होगा कि यह .NET नेटिव blogs.msdn.com/b/dotnet/archive/2014/04/02// के
रिक मिनरिख

@ लेम्बिक मैं अभी पूरी तरह से चला गया हूं, जहां तक ​​मैं बता सकता हूं कि यह अन्य पायथन समाधान के समान होना चाहिए ... अब मैं वास्तव में भ्रमित हूं ।
बॉब

4

हास्केल: ~ 2000x स्पीडअप प्रति कोर

'Ghc -O3 -funbox-सख्त-फ़ील्ड-थ्रेडेड -fllvm' के साथ संकलित करें, और '+ RTS -Nk' के साथ चलाएं जहां k आपकी मशीन पर कोर की संख्या है।

import Control.Parallel.Strategies
import Data.Bits
import Data.List
import Data.Word
import System.Random

n = 6 :: Int
iters = 1000 :: Int

data G = G !Word !Word !Word !Word deriving (Eq, Show)

gen :: G -> (Word, G)
gen (G x y z w) = let t  = x `xor` (x `shiftL` 11)
                      w' = w `xor` (w `shiftR` 19) `xor` t `xor` (t `shiftR` 8)
                  in (w', G y z w w')  

mask :: Word -> Word
mask = (.&.) $ (2 ^ n) - 1

gen_nonzero :: G -> (Word, G)
gen_nonzero g = let (x, g') = gen g 
                    a = mask x
                in if a == 0 then gen_nonzero g' else (a, g')


data F = F {zeros  :: !Word, 
            posneg :: !Word} deriving (Eq, Show)

gen_f :: G -> (F, G)       
gen_f g = let (a, g')  = gen_nonzero g
              (b, g'') = gen g'
          in  (F a $ mask b, g'')

inner :: Word -> F -> Int
inner s (F zs pn) = let s' = complement $ s `xor` pn
                        ones = s' .&. zs
                        negs = (complement s') .&. zs
                    in popCount ones - popCount negs

specialised_convolve :: Word -> F -> (Int, Int)
specialised_convolve s f@(F zs pn) = (inner s f', inner s f) 
    where f' = F (zs `shiftL` 1) (pn `shiftL` 1)

ss :: [Word]
ss = [0..2 ^ (n + 1) - 1]

main_loop :: [G] -> (Int, Int)
main_loop gs = foldl1' (\(fz, bz) (fz', bz') -> (fz + fz', bz + bz')) . parMap rdeepseq helper $ zip ss gs
    where helper (s, g) = go 0 (0, 0) g
                where go k u@(fz, bz) g = if k == iters 
                                              then u 
                                              else let (f, g') = gen_f g
                                                       v = case specialised_convolve s f
                                                               of (0, 0) -> (fz + 1, bz + 1)
                                                                  (0, _) -> (fz + 1, bz)
                                                                  _      -> (fz, bz)
                                                   in go (k + 1) v g'

seed :: IO G                                        
seed = do std_g <- newStdGen
          let [x, y, z, w] = map fromIntegral $ take 4 (randoms std_g :: [Int])
          return $ G x y z w

main :: IO ()
main = (sequence $ map (const seed) ss) >>= print . main_loop

2
तो 4 कोर के साथ यह 9000 से अधिक है ?! कोई रास्ता नहीं है जो सही हो सकता है।
सेस टिम्मरमैन

Amdahl के नियम में कहा गया है कि समानांतर प्रसंस्करण इकाइयों की संख्या के लिए समानांतर स्पीडअप रैखिक नहीं है। इसके बजाय वे केवल मंद रिटर्न प्रदान करते हैं
xaedes

@xaedes स्पीडअप कोर की कम संख्या के लिए अनिवार्य रूप से रैखिक लगता है
user1502040

3

माणिक

रूबी (2.1.0) 0.277s
रूबी (2.1.1) 0.281s
पायथन (एलिस्टेयर बक्सटन) 0.330s
पायथन (एलेमी) 0.097s

n = 6
iters = 1000
first_zero = 0
both_zero = 0

choices = [-1, 0, 0, 1].repeated_permutation(n).select{|v| [0] != v.uniq}

def convolve(v1, v2)
  [0, 1].map do |i|
    r = 0
    6.times do |j|
      r += v1[i+j] * v2[j]
    end
    r
  end
end

[-1, 1].repeated_permutation(n+1) do |s|
  iters.times do
    f = choices.sample
    fs = convolve s, f
    if 0 == fs[0]
      first_zero += 1
      if 0 == fs[1]
        both_zero += 1
      end
    end
  end
end

puts 'firstzero %i' % first_zero
puts 'bothzero %i' % both_zero

3

धागा PHP के बिना पूरा नहीं होगा

6.6 गुना तेज

PHP v5.5.9 - 1.223 0.646 सेकंड;

बनाम

पायथन v2.7.6 - 8.072 सेकंड

<?php

$n = 6;
$iters = 1000;
$firstzero = 0;
$bothzero = 0;

$x=time();
$y=34353;
$z=57768;
$w=1564; //PRNG seeds

function myRand() {
    global $x;
    global $y;
    global $z;
    global $w;
    $t = $x ^ ($x << 11);
    $x = $y; $y = $z; $z = $w;
    return $w = $w ^ ($w >> 19) ^ $t ^ ($t >> 8);
}

function array_cartesian() {
    $_ = func_get_args();
    if (count($_) == 0)
        return array();
    $a = array_shift($_);
    if (count($_) == 0)
        $c = array(array());
    else
        $c = call_user_func_array(__FUNCTION__, $_);
    $r = array();
    foreach($a as $v)
        foreach($c as $p)
            $r[] = array_merge(array($v), $p);
    return $r;
}

function rand_array($a, $n)
{
    $r = array();
    for($i = 0; $i < $n; $i++)
        $r[] = $a[myRand()%count($a)];
    return $r;
}

function convolve($a, $b)
{
    // slows down
    /*if(count($a) < count($b))
        return convolve($b,$a);*/
    $result = array();
    $w = count($a) - count($b) + 1;
    for($i = 0; $i < $w; $i++){
        $r = 0;
        for($k = 0; $k < count($b); $k++)
            $r += $b[$k] * $a[$i + $k];
        $result[] = $r;
    }
    return $result;
}

$cross = call_user_func_array('array_cartesian',array_fill(0,$n+1,array(-1,1)));

foreach($cross as $S)
    for($i = 0; $i < $iters; $i++){
        while(true)
        {
            $F = rand_array(array(-1,0,0,1), $n);
            if(in_array(-1, $F) || in_array(1, $F))
                break;
        }
        $FS = convolve($S, $F);
        if(0==$FS[0]) $firstzero += 1;
        if(0==$FS[0] && 0==$FS[1]) $bothzero += 1;
    }

echo "firstzero $firstzero\n";
echo "bothzero $bothzero\n";
  • एक कस्टम रैंडम जेनरेटर (C उत्तर से चुराया हुआ), PHP एक का उपयोग किया और संख्या का मिलान नहीं हुआ
  • convolve फ़ंक्शन को अधिक तेज़ होने के लिए थोड़ा सरल किया गया
  • सरणी के साथ शून्य के लिए जाँच केवल बहुत अनुकूलित है (देखें $Fऔर $FSजाँचें)।

आउटपुट:

$ time python num.py 
firstzero 27050
bothzero 11990

real    0m8.072s
user    0m8.037s
sys 0m0.024s
$ time php num.php
firstzero 27407
bothzero 12216

real    0m1.223s
user    0m1.210s
sys 0m0.012s

संपादित करें। स्क्रिप्ट का दूसरा संस्करण सिर्फ इसके लिए काम करता है 0.646 sec:

<?php

$n = 6;
$iters = 1000;
$firstzero = 0;
$bothzero = 0;

$x=time();
$y=34353;
$z=57768;
$w=1564; //PRNG seeds

function myRand() {
    global $x;
    global $y;
    global $z;
    global $w;
    $t = $x ^ ($x << 11);
    $x = $y; $y = $z; $z = $w;
    return $w = $w ^ ($w >> 19) ^ $t ^ ($t >> 8);
}

function array_cartesian() {
    $_ = func_get_args();
    if (count($_) == 0)
        return array();
    $a = array_shift($_);
    if (count($_) == 0)
        $c = array(array());
    else
        $c = call_user_func_array(__FUNCTION__, $_);
    $r = array();
    foreach($a as $v)
        foreach($c as $p)
            $r[] = array_merge(array($v), $p);
    return $r;
}

function convolve($a, $b)
{
    // slows down
    /*if(count($a) < count($b))
        return convolve($b,$a);*/
    $result = array();
    $w = count($a) - count($b) + 1;
    for($i = 0; $i < $w; $i++){
        $r = 0;
        for($k = 0; $k < count($b); $k++)
            $r += $b[$k] * $a[$i + $k];
        $result[] = $r;
    }
    return $result;
}

$cross = call_user_func_array('array_cartesian',array_fill(0,$n+1,array(-1,1)));

$choices = call_user_func_array('array_cartesian',array_fill(0,$n,array(-1,0,0,1)));

foreach($cross as $S)
    for($i = 0; $i < $iters; $i++){
        while(true)
        {
            $F = $choices[myRand()%count($choices)];
            if(in_array(-1, $F) || in_array(1, $F))
                break;
        }
        $FS = convolve($S, $F);
        if(0==$FS[0]){
            $firstzero += 1;
            if(0==$FS[1])
                $bothzero += 1;
        }
    }

echo "firstzero $firstzero\n";
echo "bothzero $bothzero\n";

3

एफ # समाधान

CLR Core i7 4 (8) @ 3.4 Ghz पर x86 को संकलित करने पर रनटाइम, 0.030 है

अगर कोड सही है तो मुझे कोई अंदाजा नहीं है।

  • कार्यात्मक अनुकूलन (इनलाइन गुना) -> 0.026s
  • कंसोल प्रोजेक्ट के माध्यम से निर्माण -> 0.022s
  • क्रमचय सरणियों की पीढ़ी के लिए एक बेहतर एल्गोरिथ्म जोड़ा गया -> 0.018s
  • विंडोज के लिए मोनो -> 0.089s
  • एलिस्टेयर की पायथन स्क्रिप्ट चल रही है -> 0.259s
let inline ffoldi n f state =
    let mutable state = state
    for i = 0 to n - 1 do
        state <- f state i
    state

let product values n =
    let p = Array.length values
    Array.init (pown p n) (fun i ->
        (Array.zeroCreate n, i)
        |> ffoldi n (fun (result, i') j ->
            result.[j] <- values.[i' % p]
            result, i' / p
        )
        |> fst
    )

let convolute signals filter =
    let m = Array.length signals
    let n = Array.length filter
    let len = max m n - min m n + 1

    Array.init len (fun offset ->
        ffoldi n (fun acc i ->
            acc + filter.[i] * signals.[m - 1 - offset - i]
        ) 0
    )

let n = 6
let iters = 1000

let next =
    let arrays =
        product [|-1; 0; 0; 1|] n
        |> Array.filter (Array.forall ((=) 0) >> not)
    let rnd = System.Random()
    fun () -> arrays.[rnd.Next arrays.Length]

let signals = product [|-1; 1|] (n + 1)

let firstzero, bothzero =
    ffoldi signals.Length (fun (firstzero, bothzero) i ->
        let s = signals.[i]
        ffoldi iters (fun (first, both) _ ->
            let f = next()
            match convolute s f with
            | [|0; 0|] -> first + 1, both + 1
            | [|0; _|] -> first + 1, both
            | _ -> first, both
        ) (firstzero, bothzero)
    ) (0, 0)

printfn "firstzero %i" firstzero
printfn "bothzero %i" bothzero

2

क्यू, 0.296 सेग

n:6; iter:1000  /parametrization (constants)
c:n#0           /auxiliar constant (sequence 0 0.. 0 (n))
A:B:();         /A and B accumulates results of inner product (firstresult, secondresult)

/S=sequence with all arrays of length n+1 with values -1 and 1
S:+(2**m)#/:{,/x#/:-1 1}'m:|n(2*)\1 

f:{do[iter; F:c; while[F~c; F:n?-1 0 0 1]; A,:+/F*-1_x; B,:+/F*1_x];} /hard work
f'S               /map(S,f)
N:~A; +/'(N;N&~B) / ~A is not A (or A=0) ->bitmap.  +/ is sum (population over a bitmap)
                  / +/'(N;N&~B) = count firstResult=0, count firstResult=0 and secondResult=0

क्यू एक संग्रह उन्मुख भाषा है (kx.com)

कोड मुहावरेदार क्यू की खोज के लिए फिर से लिखा गया, लेकिन कोई अन्य चतुर अनुकूलन नहीं

स्क्रिप्टिंग भाषा प्रोग्रामर समय का अनुकूलन करती है, निष्पादन समय नहीं

  • क्यू इस समस्या के लिए सबसे अच्छा साधन नहीं है

पहला कोडिंग प्रयास = विजेता नहीं, लेकिन उचित समय (लगभग 30x स्पीडअप)

  • दुभाषियों के बीच काफी प्रतिस्पर्धी
  • बंद करो और एक और समस्या चुनें

टिप्पणियाँ।-

  • कार्यक्रम डिफ़ॉल्ट बीज का उपयोग करता है (दोहराए जाने योग्य निष्पादन) यादृच्छिक जनरेटर के उपयोग के लिए एक और बीज चुनने के लिए \S seed
  • परिणाम दो ints के एक वर्ग के रूप में दिया जाता है, इसलिए दूसरे मूल्य पर अंतिम i-प्रत्यय है 27421 12133i -> (27241, 12133) के रूप में पढ़ा जाता है
  • इंटरप्रेटर स्टार्टअप की गिनती का समय नहीं। \t sentence मंत्रों का समय उस वाक्य द्वारा भस्म हो जाता है

बहुत ही रोचक धन्यवाद।

1

जूलिया: 12.149 6.929 एस

गति के उनके दावों के बावजूद , प्रारंभिक JIT संकलन समय हमें वापस ले जाता है!

ध्यान दें कि निम्न जूलिया कोड प्रभावी रूप से मूल पायथन कोड का प्रत्यक्ष अनुवाद है (कोई अनुकूलन नहीं किया गया) एक प्रदर्शन के रूप में जिसे आप आसानी से अपने प्रोग्रामिंग अनुभव को तेज भाषा में स्थानांतरित कर सकते हैं;)

require("Iterators")

n = 6
iters = 1000
firstzero = 0
bothzero = 0

for S in Iterators.product(fill([-1,1], n+1)...)
    for i = 1:iters
        F = [[-1 0 0 1][rand(1:4)] for _ = 1:n]
        while all((x) -> round(x,8) == 0, F)
            F = [[-1 0 0 1][rand(1:4)] for _ = 1:n]
        end
        FS = conv(F, [S...])
        if round(FS[1],8) == 0
            firstzero += 1
        end
        if all((x) -> round(x,8) == 0, FS)
            bothzero += 1
        end
    end
end

println("firstzero ", firstzero)
println("bothzero ", bothzero)

संपादित करें

n = 832.935 के साथ चल रहा है । यह देखते हुए कि इस एल्गोरिथ्म की जटिलता है O(2^n), तब 4 * (12.149 - C) = (32.935 - C), जहां CJIT संकलन समय का निरंतर प्रतिनिधित्व है। Cहमारे लिए हल यह पता चलता है कि C = 5.2203, वास्तविक निष्पादन का समय n = 66.929 है।


जूलिया अपने आप में आता है, तो यह देखने के लिए कि एन 8 से 8 के बारे में कैसे बढ़ रहा है?

यह यहां कई प्रदर्शन युक्तियों की अनदेखी करता है: julia.readthedocs.org/en/latest/manual/performance-tips । अन्य जूलिया प्रविष्टि भी देखें जो काफी बेहतर करती है। सबमिशन की सराहना की जाती है, हालांकि :-)
StefanKarpinski

0

जंग, 6.6 एमएस, 1950x स्पीडअप

रिस्ट के लिए एलिस्टर बुक्सटन के कोड का बहुत सीधा अनुवाद । मैंने रेयान (निर्भय कंसर्ट) के साथ कई कोर का उपयोग करने पर विचार किया, लेकिन इससे प्रदर्शन में सुधार नहीं हुआ, शायद इसलिए कि यह पहले से ही बहुत तेज है।

extern crate itertools;
extern crate rand;
extern crate time;

use itertools::Itertools;
use rand::{prelude::*, prng::XorShiftRng};
use std::iter;
use time::precise_time_ns;

fn main() {
    let start = precise_time_ns();

    let n = 6;
    let iters = 1000;
    let mut first_zero = 0;
    let mut both_zero = 0;
    let choices_f: Vec<Vec<i8>> = iter::repeat([-1, 0, 0, 1].iter().cloned())
        .take(n)
        .multi_cartesian_product()
        .filter(|i| i.iter().any(|&x| x != 0))
        .collect();
    // xorshift RNG is faster than default algorithm designed for security
    // rather than performance.
    let mut rng = XorShiftRng::from_entropy(); 
    for s in iter::repeat(&[-1, 1]).take(n + 1).multi_cartesian_product() {
        for _ in 0..iters {
            let f = rng.choose(&choices_f).unwrap();
            if f.iter()
                .zip(&s[..s.len() - 1])
                .map(|(a, &b)| a * b)
                .sum::<i8>() == 0
            {
                first_zero += 1;
                if f.iter().zip(&s[1..]).map(|(a, &b)| a * b).sum::<i8>() == 0 {
                    both_zero += 1;
                }
            }
        }
    }
    println!("first_zero = {}\nboth_zero = {}", first_zero, both_zero);

    println!("runtime {} ns", precise_time_ns() - start);
}

और Cargo.toml, के रूप में मैं बाहरी निर्भरता का उपयोग करें:

[package]
name = "how_slow_is_python"
version = "0.1.0"

[dependencies]
itertools = "0.7.8"
rand = "0.5.3"
time = "0.1.40"

गति तुलना:

$ time python2 py.py
firstzero: 27478
bothzero: 12246
12.80user 0.02system 0:12.90elapsed 99%CPU (0avgtext+0avgdata 23328maxresident)k
0inputs+0outputs (0major+3544minor)pagefaults 0swaps
$ time target/release/how_slow_is_python
first_zero = 27359
both_zero = 12162
runtime 6625608 ns
0.00user 0.00system 0:00.00elapsed 100%CPU (0avgtext+0avgdata 2784maxresident)k
0inputs+0outputs (0major+189minor)pagefaults 0swaps

6625608 ns लगभग 6.6 एमएस है। इसका मतलब 1950 गुना स्पीडअप है। यहां कई अनुकूलन संभव हैं, लेकिन मैं प्रदर्शन के बजाय पठनीयता के लिए जा रहा था। एक संभावित अनुकूलन विकल्प चुनने के लिए वैक्टर के बजाय सरणियों का उपयोग करेगा, क्योंकि उनके पास हमेशा nतत्व होंगे। XorShift के अलावा RNG का उपयोग करना भी संभव है, जबकि Xorshift डिफ़ॉल्ट HC-128 CSPRNG की तुलना में तेज़ है, यह PRNG एल्गोरिदम की तुलना में सबसे धीमी है।

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