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Android中几种For循环的性能比较

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简介:
本篇文章将对Android开发中常用的几种for循环结构进行性能分析和对比,帮助开发者选择最高效的代码实现方式。 在网上查阅了一些关于for循环效率的问题后,我发现大多数内容都是基于理论的,并且很多是直接复制来的,前后文存在自相矛盾的情况。因此我决定自己做一个实验来验证它们的实际效率。 以下是三种不同方式实现for循环的例子: 1. 最慢的方式: ```java private long getTime1() { long time = 0; int count = 0; long timenow = System.currentTimeMillis(); for (String str : strs) { count++; } return System.currentTimeMillis() - timenow; } ``` 2. 较慢的方式: ```java private long getTime2() { long time = 0; int count = 0; long timenow = System.currentTimeMillis(); for (int i=0;i

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客服
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  • AndroidFor
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    本篇文章将对Android开发中常用的几种for循环结构进行性能分析和对比,帮助开发者选择最高效的代码实现方式。 在网上查阅了一些关于for循环效率的问题后,我发现大多数内容都是基于理论的,并且很多是直接复制来的,前后文存在自相矛盾的情况。因此我决定自己做一个实验来验证它们的实际效率。 以下是三种不同方式实现for循环的例子: 1. 最慢的方式: ```java private long getTime1() { long time = 0; int count = 0; long timenow = System.currentTimeMillis(); for (String str : strs) { count++; } return System.currentTimeMillis() - timenow; } ``` 2. 较慢的方式: ```java private long getTime2() { long time = 0; int count = 0; long timenow = System.currentTimeMillis(); for (int i=0;i
  • 改良遗传算法
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    本文对比分析了几种不同方法在改进遗传算法性能方面的效果,旨在为优化问题提供更有效的解决方案。 比较几种改进遗传算法性能的方法。
  • 关于Shellfor常见用法分享
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    本文详细介绍了在Shell脚本编程中如何运用for循环实现多种操作,包括基础用法、数组遍历和文件名迭代等技巧,适合初学者参考学习。 在Shell脚本编程中,`for`循环是一个非常基础且重要的结构,用于执行一系列命令多次。今天我们将深入探讨三种常见的`for`循环用法:数字性循环、字符性循环和路径查找。 ### 第一类:数字性循环 数字性循环通常用于处理一系列连续的整数。以下是一些例子: 1. **基于`((...))`运算符的循环**: ```bash #!/bin/bash for ((i=1; i<=10; i++)); do echo $((i * 3 + 1)) done ``` 这种方法利用`((...))`运算符初始化、比较和更新变量`i`。 2. **使用`seq`命令**: ```bash #!/bin/bash for i in $(seq 1 10); do echo $((i * 3 + 1)) done ``` `seq`命令可以生成一个数字序列,这里从1到10。 3. **使用花括号扩展**: ```bash #!/bin/bash for i in {1..10}; do echo $((i * 3 + 1)) done ``` 花括号扩展在Shell中用于表示一个范围,这里从1到10。 4. **使用`awk`命令**: ```bash #!/bin/bash awk BEGIN{for (i=1; i<=10; i++) print i} ``` `awk`可以实现循环,虽然这不是纯Shell的写法,但在某些情况下可能更方便。 ### 第二类:字符性循环 字符性循环适用于遍历字符串或字符列表: 1. **遍历目录中的文件名**: ```bash #!/bin/bash for i in `ls`; do echo $i is file name! done ``` `ls`命令列出当前目录的文件,`for`循环遍历每个文件名。 2. **处理命令行参数**: ```bash #!/bin/bash for i in $@; do echo $i is input chart! done ``` `$@`代表所有命令行参数,循环处理每一个参数。 3. **指定特定字符或单词**: ```bash #!/bin/bash for i in f1 f2 f3; do echo $i is appoint! done ``` 直接在循环中列出要遍历的字符或单词。 4. **使用变量存储列表**: ```bash list=rootfs usr data data2 for i in $list; do echo $i is appoint! done ``` 将字符列表存储在变量中,然后在循环中使用。 ### 第三类:路径查找 这类循环主要用于遍历文件系统中的路径: 1. **遍历目录下的所有文件**: ```bash #!/bin/bash for file in proc*; do echo $file is file path! done ``` `proc*`匹配`proc`目录下的所有子目录和文件。 2. **遍历特定类型的文件**: ```bash #!/bin/bash for file in $(ls *.sh); do echo $file is file path! done ``` `ls *.sh`返回当前目录下所有`.sh`文件,然后循环处理它们。 这些例子展示了Shell中`for`循环的灵活性和实用性。了解这些用法可以帮助你编写更高效、更具可读性的脚本。在实际应用中,根据具体需求选择合适的循环结构,可以提高代码的效率和可维护性。
  • Pythonfor、列表推导和numpy运算速度
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    本文章探讨了在Python编程环境中,对于相同数据处理任务,for循环、列表推导以及NumPy库在执行效率上的差异。通过实验对比分析,帮助开发者选择最适合其应用场景的技术方案。 在Python编程语言中,效率是优化代码的关键因素之一。特别是在处理大量数据时,选择正确的数据结构和算法可以显著提升程序的运行速度。本篇文章主要探讨了三种不同的方法——for循环、列表推导以及numpy库的运算,来实现矩阵中每个元素加1的操作,并通过实际例子对比它们的运算速度。 首先来看传统的for循环方式,在遍历大型数据集时通常效率较低,因为每次迭代都需要执行一系列操作。在给定的例子中,我们使用两层嵌套的for循环来遍历20640行8列的数据矩阵X,将每个元素加1,并通过`%%time`命令测量代码执行时间。 接下来是列表推导式方法。这种简洁的Python语法允许我们在一行内完成迭代和构建新列表的过程。在本例中,使用了两层嵌套的列表推导来实现相同的操作:[(X[j,i]+1) for i in range(X.shape[1])] for j in range(X.shape[0])]。然而,在实际测试中发现这种方法执行时间比for循环更长。 最后是利用numpy库进行运算的方法,这是Python科学计算的核心工具之一,并且底层使用C++编写,因此在处理数组操作时速度极快。在numpy中可以直接用加法操作符+对整个矩阵进行元素级别的加法:X + 1。通过`%%timer`命令测试执行时间后发现,这种方法的运行效率远高于for循环和列表推导。 总结来说,在大规模数据处理场景下应该优先考虑使用如numpy这样的库而不是依赖于Python的基本数据结构如列表和for循环;虽然列表推导在某些情况下提供了更简洁的语法但并不总是意味着更高的性能。因此当涉及到大量数值计算时建议尽量避免使用for循环,转而采用向量化操作来提高代码效率。
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    本文对几种典型的阵列方向图进行分析与比较,旨在探讨不同配置下的性能差异及应用场景。通过理论推导和仿真结果,为实际工程应用提供参考依据。 对于不同数量的单元以及不同的阵元间距,在波长方向图上进行比较分析。
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    本文对比分析了几种主流的三维重建算法,包括其技术原理、应用场景及优缺点,旨在为相关研究和应用提供参考。 对于曲面重构,已经提出了几种算法,包括LOOP细分和三次三角Bezier曲面等。
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    本研究通过仿真实验对比了多种经典算法在OFDM系统中的信道估计最小均方误差(MSE)性能,为选择最优算法提供依据。 文章比较了几种经典算法在信道估计中的MSE性能。
  • 关于多目标滤波非线多伯努利滤波器分析
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    本研究深入探讨了多目标跟踪领域内的非线性多伯努利(Cardioid)滤波算法,通过对比分析不同方法在处理复杂场景中的效能,为实际应用提供理论依据与优化建议。 几种非线性多伯努利滤波器在多目标滤波中的性能比较分析。