Ну, апологеты Си, Гитлер вам капут!
Щас точки над Ё расставлять буду.
Как правильно измерять производительность программы, написанной на каком-то языке программирования? Ну, для начала, взять нормальный, хорошо изученный алгоритм. Например, любимая многими сортировка пузырьком (bubble sort) не годится. Почему? Потому что это настолько идиотский алгоритм, что он сбивает с толку предсказатель ветвления у процессора. Происходит это из-за того, что невозможно предугадать, как дальше пойдёт выполнение алгоритма, из-за чего самый худший (на бумаге) случай для сортировки пузырьком -- когда исходный массив уже рассортирован, но в обратном порядке -- на деле сортируется быстрее, чем (псевдо)случайный. Таким образом, производительность этого алгоритма в большей степени зависит от того, как работает само железо, а не насколько производителен алгоритм, написанный на каком-то языке.
А брать надо, например, сортировку вставками (insertion sort). Там всё более-менее внятно.
Далее берём и пишем программы на разных языках, стараясь делать как можно меньше различий (хотя данная философия летит под откос, если надо сравнить, например, Джаву и Хаскелл -- там вообще парадигма программирования разная). Для большинства императивных языков -- сработает. Компилируем в бинарники, запускаем, и смотрим, кто дольше выполняется.
Вот и давайте проделаем сей фокус. Я нарисовал сортировку вставками на Джаве и на голом Си. Происходит сортировка массива с 100 000 элементами, чьи значения варьируются от 0 до 32768.
Код прячу в спойлеры.
[Джава]
import java.util.Random;
public class insertionsort
{
public static void main(String[] args)
{
int taskSize = 100000;
int [] array = new int[taskSize];
Random randomizer = new Random();
int intermediate;
for (int i = 0; i < taskSize; i++)
{
array[i] = randomizer.nextInt(32768);
}
long startTime = System.nanoTime();
for (int i = 0; i < taskSize; i++)
{
for (int j = 0; j < taskSize; j++)
{
if (array[j] > array[i])
{
intermediate = array[j];
array[j] = array[i];
array[i] = intermediate;
}
}
}
long endTime = System.nanoTime();
System.out.println("Elapsed time, seconds: " + (endTime - startTime) / 1000000000.0);
}
}
[Си]
#include
#include
#include
int main()
{
int taskSize = 100000;
int array[taskSize];
int intermediate = 0;
for (int i = 0; i < taskSize; i++)
{
array[i] = rand() % 32768;
}
clock_t startTime = clock();
for (int i = 0; i < taskSize; i++)
{
for (int j = 0; j < taskSize; j++)
{
if (array[j] > array[i])
{
intermediate = array[j];
array[j] = array[i];
array[i] = intermediate;
}
}
}
clock_t endTime = clock();
double elapsed_time = (double)(endTime - startTime) / CLOCKS_PER_SEC;
printf("Elapsed time, seconds: %f\n", elapsed_time);
}
Как видите, ничего экстраординарного, обычный алгоритм сортировки с O(n2) сложностью.
Сишный код компилировал, разумеется, clang, со степенью оптимизации 3 (i.e. clang sorter.c -o sorter-clang -O3). Джаву компилировал в jar из Эклипса, JVM 9. Всё запускалось в виртуалке под Убунту 16.
И что получилось?
Программа на Си, скомпилированная clang, выполняется в среднем 11.57 секунд (min. 11.56, max. 11.58)
А та же программа на Джаве выполняется... та-дам!! -- 10.43 секунды (min. 10.42, max 10.46), то-есть, быстрее, чем на одну секунду. Получается, что Джава работает быстрее Си на 11% -- на данном алгоритме.
Так что извините, граждане, верующие, что Программа, Переписанная На Си, Всегда Будет Быстрее -- это не так.
ОК, может, это clang такой плохой компилятор? Извольте, давайте попробуем gcc (gcc sorter.c -o sorter-gcc -O3). Получилось ещё хуже =)))
Рабочее время программы стало составлять 16 секунд в среднем (min. 15.95, max. 16.06). Очевидно, потому, что gcc совсем говённый компилятор (GNU-тый софт, блин).
Предвижу, что щас налетят Настоящие Программисты на Си и скажут, что Сишный код надо было писать с Специальными ч0рными Заклинаниями, например, с указателями, и передвигаться по массиву не через цикл for, а через инкремент указателя. На что я возражу, что это получится уже немного другая программа и сравнивать их будет некорректно. И что тут уже не язык программирования будет оказывать влияние, а сама программа, так что сравнение будет бессмысленным.
Как правильно измерять производительность программы, написанной на каком-то языке программирования? Ну, для начала, взять нормальный, хорошо изученный алгоритм. Например, любимая многими сортировка пузырьком (bubble sort) не годится. Почему? Потому что это настолько идиотский алгоритм, что он сбивает с толку предсказатель ветвления у процессора. Происходит это из-за того, что невозможно предугадать, как дальше пойдёт выполнение алгоритма, из-за чего самый худший (на бумаге) случай для сортировки пузырьком -- когда исходный массив уже рассортирован, но в обратном порядке -- на деле сортируется быстрее, чем (псевдо)случайный. Таким образом, производительность этого алгоритма в большей степени зависит от того, как работает само железо, а не насколько производителен алгоритм, написанный на каком-то языке.
А брать надо, например, сортировку вставками (insertion sort). Там всё более-менее внятно.
Далее берём и пишем программы на разных языках, стараясь делать как можно меньше различий (хотя данная философия летит под откос, если надо сравнить, например, Джаву и Хаскелл -- там вообще парадигма программирования разная). Для большинства императивных языков -- сработает. Компилируем в бинарники, запускаем, и смотрим, кто дольше выполняется.
Вот и давайте проделаем сей фокус. Я нарисовал сортировку вставками на Джаве и на голом Си. Происходит сортировка массива с 100 000 элементами, чьи значения варьируются от 0 до 32768.
Код прячу в спойлеры.
[Джава]
import java.util.Random;
public class insertionsort
{
public static void main(String[] args)
{
int taskSize = 100000;
int [] array = new int[taskSize];
Random randomizer = new Random();
int intermediate;
for (int i = 0; i < taskSize; i++)
{
array[i] = randomizer.nextInt(32768);
}
long startTime = System.nanoTime();
for (int i = 0; i < taskSize; i++)
{
for (int j = 0; j < taskSize; j++)
{
if (array[j] > array[i])
{
intermediate = array[j];
array[j] = array[i];
array[i] = intermediate;
}
}
}
long endTime = System.nanoTime();
System.out.println("Elapsed time, seconds: " + (endTime - startTime) / 1000000000.0);
}
}
[Си]
#include
#include
#include
int main()
{
int taskSize = 100000;
int array[taskSize];
int intermediate = 0;
for (int i = 0; i < taskSize; i++)
{
array[i] = rand() % 32768;
}
clock_t startTime = clock();
for (int i = 0; i < taskSize; i++)
{
for (int j = 0; j < taskSize; j++)
{
if (array[j] > array[i])
{
intermediate = array[j];
array[j] = array[i];
array[i] = intermediate;
}
}
}
clock_t endTime = clock();
double elapsed_time = (double)(endTime - startTime) / CLOCKS_PER_SEC;
printf("Elapsed time, seconds: %f\n", elapsed_time);
}
Как видите, ничего экстраординарного, обычный алгоритм сортировки с O(n2) сложностью.
Сишный код компилировал, разумеется, clang, со степенью оптимизации 3 (i.e. clang sorter.c -o sorter-clang -O3). Джаву компилировал в jar из Эклипса, JVM 9. Всё запускалось в виртуалке под Убунту 16.
И что получилось?
Программа на Си, скомпилированная clang, выполняется в среднем 11.57 секунд (min. 11.56, max. 11.58)
А та же программа на Джаве выполняется... та-дам!! -- 10.43 секунды (min. 10.42, max 10.46), то-есть, быстрее, чем на одну секунду. Получается, что Джава работает быстрее Си на 11% -- на данном алгоритме.
Так что извините, граждане, верующие, что Программа, Переписанная На Си, Всегда Будет Быстрее -- это не так.
ОК, может, это clang такой плохой компилятор? Извольте, давайте попробуем gcc (gcc sorter.c -o sorter-gcc -O3). Получилось ещё хуже =)))
Рабочее время программы стало составлять 16 секунд в среднем (min. 15.95, max. 16.06). Очевидно, потому, что gcc совсем говённый компилятор (GNU-тый софт, блин).
Предвижу, что щас налетят Настоящие Программисты на Си и скажут, что Сишный код надо было писать с Специальными ч0рными Заклинаниями, например, с указателями, и передвигаться по массиву не через цикл for, а через инкремент указателя. На что я возражу, что это получится уже немного другая программа и сравнивать их будет некорректно. И что тут уже не язык программирования будет оказывать влияние, а сама программа, так что сравнение будет бессмысленным.