switch 문에 입력을 기반으로 다른 구성된 객체를 반환하는 약 40 개의 사례가 들어있는 경우가 있습니다. 이 방법은 메트릭에서 순환 복잡도가 너무 높다고 표시되며 일반적으로이를 핸들러 개체의 맵으로 변경합니다. 그러나이 스위치는 성능이 중요한 코드 조각에 위치하므로 HashMap 조회 및 핸들러 호출이 성능 측면에서 스위치 블록 실행과 비교되는 방법에 대한 질문을 생각해 냈습니다. 아무도 아직 비교하지 않았습니까? 고려 가치가 있니? 또는 유한 키 숫자에 대한 더 빠른 조회 객체가 있습니까? 내 생각 엔 어떤 차이가 무시할 수 있다는 것입니다 수 있도록java switch cyclomatic complexity vs performance
건배, 카이
값을 검색하는 것이 스위치 방식보다 약간 빠릅니다. 코드 변경이 종종 해시 접근법에 중점을 두는 경우가 많습니다.이를 수정하고 자주 변경하지 않으면 회상없이 스위치 접근 방식을 사용할 수 있습니다. 여러 프로그래머가 응용 프로그램을 개발중인 경우 해시 방식을 prevent future bugs으로 변경하는 것이 좋습니다.
스위치 버전 : 27.32191395 ns. 해시 버전 : 26.98444367 ns.
해시로 얻은 시간 : 1.23 %.
다음 코드를 사용하여 테스트했습니다.
import java.util.Random;
/**
* @author ruslan.lopez
*/
public class CyclomaticVsHash {
private static final Random RNG = new Random();
static int[] myHash = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11,
12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28,
29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40 };
/**
* @param args
* the command line arguments
*/
public static void main(String[] args) {
long iterations = 100000000;
warmUp(iterations);
System.out.println("Cycle1");
double individualTime = getAverageTimePerIterationc1(iterations);
iterations = 10000;
double totalTime = getTotalTimec1(iterations);
System.out.println("ns/iteration: " + individualTime);
System.out.println("Total time for " + iterations + " runs: "
+ totalTime);
System.out.println("Cycle2");
iterations = 100000000;
warmUp(iterations);
double individualTime1 = getAverageTimePerIterationc2(iterations);
iterations = 10000;
double totalTime1 = getTotalTimec2(iterations);
System.out.println("ns/iteration: " + individualTime1);
System.out.println("Total time for " + iterations + " runs: "
+ totalTime1);
}
public static void warmUp(long iterations) {
System.out.println("Starting warmup");
for (int i = 0; i < iterations; i++) {
runCycles();
runCycles1();
}
}
public static double getAverageTimePerIterationc1(long iterations) {
// test
System.out.println("Starting individual time test");
long timeTaken = 0;
for (int i = 0; i < iterations; i++) {
long startTime = System.nanoTime();
runCycles();
timeTaken += System.nanoTime() - startTime;
}
return (double) timeTaken/iterations;
}
public static long getTotalTimec1(long iterations) {
// test
System.out.println("Starting total time test");
long timeTaken = 0;
for (int i = 0; i < iterations; i++) {
long startTime = System.nanoTime();
runCycles();
timeTaken += System.nanoTime() - startTime;
}
return timeTaken;
}
public static double getAverageTimePerIterationc2(long iterations) {
// test
System.out.println("Starting individual time test");
long timeTaken = 0;
for (int i = 0; i < iterations; i++) {
long startTime = System.nanoTime();
runCycles1();
timeTaken += System.nanoTime() - startTime;
}
return (double) timeTaken/iterations;
}
public static long getTotalTimec2(long iterations) {
// test
System.out.println("Starting total time test");
long timeTaken = 0;
for (int i = 0; i < iterations; i++) {
long startTime = System.nanoTime();
runCycles1();
timeTaken += System.nanoTime() - startTime;
}
return timeTaken;
}
private static void runCycles() {
Integer num = RNG.nextInt();
int newnum;
switch (num) {
case 1:
newnum = num * 1;
break;
case 2:
newnum = num * 2;
break;
case 3:
newnum = num * 3;
break;
case 4:
newnum = num * 4;
break;
case 5:
newnum = num * 5;
break;
case 6:
newnum = num * 6;
break;
case 7:
newnum = num * 7;
break;
case 8:
newnum = num * 8;
break;
case 9:
newnum = num * 9;
break;
case 10:
newnum = num * 10;
break;
case 11:
newnum = num * 11;
break;
case 12:
newnum = num * 12;
break;
case 13:
newnum = num * 13;
break;
case 14:
newnum = num * 14;
break;
case 15:
newnum = num * 15;
break;
case 16:
newnum = num * 16;
break;
case 17:
newnum = num * 17;
break;
case 18:
newnum = num * 18;
break;
case 19:
newnum = num * 19;
break;
case 20:
newnum = num * 20;
break;
case 21:
newnum = num * 21;
break;
case 22:
newnum = num * 22;
break;
case 23:
newnum = num * 23;
break;
case 24:
newnum = num * 24;
break;
case 25:
newnum = num * 25;
break;
case 26:
newnum = num * 26;
break;
case 27:
newnum = num * 7;
break;
case 28:
newnum = num * 28;
break;
case 29:
newnum = num * 29;
break;
case 30:
newnum = num * 30;
break;
case 31:
newnum = num * 31;
break;
case 32:
newnum = num * 32;
break;
case 33:
newnum = num * 33;
break;
case 34:
newnum = num * 34;
break;
case 35:
newnum = num * 35;
break;
case 36:
newnum = num * 36;
break;
case 37:
newnum = num * 37;
break;
case 38:
newnum = num * 38;
break;
case 39:
newnum = num * 39;
break;
default:
newnum = num * 40;
break;
}
}
private static void runCycles1() {
Integer num = RNG.nextInt();
int nwenum = num > 0 && num < 39
? myHash[num - 1]
: myHash[39];
}
}
는 I는 switch의 내부 표현이 HashMap 유사한 구조를 가질 것 룩업 테이블의 어떤 종류를 사용하는 확신 해요.
여기서는 성능을 고려해 볼 가치가 없다고 말하지만 가장 깨끗한 코드를 제공하는 솔루션을 선택하십시오.
성능을 측정 해보십시오. –