為什麼處理排序的陣列要比非排序的快

這世上有三樣東西是別人搶不走的：一是吃進胃裡的食物，二是藏在心中的夢想，三是讀進大腦的書

為什麼處理排序的陣列要比非排序的快

問題

以下是**c++**的一段非常神奇的程式碼。由於一些奇怪原因，對資料排序後奇蹟般的讓這段程式碼快了近6倍！！

#include <algorithm>
#include <ctime>
#include <iostream>

int main()
{
    // Generate data
    const unsigned arraySize = 32768;
    int data[arraySize];

    for (unsigned c = 0; c < arraySize; ++c)
        data[c] = std::rand() % 256;

    // !!! With this, the next loop runs faster
    std::sort(data, data + arraySize);

    // Test
    clock_t start = clock();
    long long sum = 0;

    for (unsigned i = 0; i < 100000; ++i)
    {
        // Primary loop
        for (unsigned c = 0; c < arraySize; ++c)
        {
            if (data[c] >= 128)
                sum += data[c];
        }
    }

    double elapsedTime = static_cast<double>(clock() - start) / CLOCKS_PER_SEC;

    std::cout << elapsedTime << std::endl;
    std::cout << "sum = " << sum << std::endl;
}
複製程式碼

沒有std::sort(data, data + arraySize);,這段程式碼執行了11.54秒.
有這個排序的程式碼，則執行了1.93秒. 我原以為這也許只是語言或者編譯器的不一樣的問題，所以我又用Java試了一下。

以下是Java程式碼段

import java.util.Arrays;
import java.util.Random;

public class Main
{
    public static void main(String[] args)
    {
        // Generate data
        int arraySize = 32768;
        int data[] = new int[arraySize];

        Random rnd = new Random(0);
        for (int c = 0; c < arraySize; ++c)
            data[c] = rnd.nextInt() % 256;

        // !!! With this, the next loop runs faster
        Arrays.sort(data);

        // Test
        long start = System.nanoTime();
        long sum = 0;

        for (int i = 0; i < 100000; ++i)
        {
            // Primary loop
            for (int c = 0; c < arraySize; ++c)
            {
                if (data[c] >= 128)
                    sum += data[c];
            }
        }

        System.out.println((System.nanoTime() - start) / 1000000000.0);
        System.out.println("sum = " + sum);
    }
}
複製程式碼

結果相似，沒有很大的差別。

我首先得想法是排序把資料放到了cache中，但是我下一個想法是我之前的想法是多麼傻啊，因為這個陣列剛剛被構造。

到底這是為什麼呢？
為什麼排序的陣列會快於沒有排序的陣列？
這段程式碼是為了求一些無關聯的資料的和，排不排序應該沒有關係啊。

回答

什麼是分支預測？

看看這個鐵路分岔口

Image by Mecanismo, via Wikimedia Commons. Used under the CC-By-SA 3.0 license.

為了理解這個問題，想象一下，如果我們回到19世紀.

你是在分岔口的操作員。當你聽到列車來了，你沒辦法知道這兩條路哪一條是正確的。然後呢，你讓列車停下來，問列車員哪條路是對的，然後你才轉換鐵路方向。

火車很重有很大的慣性。所以他們得花費很長的時間開車和減速。

是不是有個更好的辦法呢？你猜測哪個是火車正確的行駛方向

如果你猜對了，火車繼續前行
如果你猜錯了，火車得停下來，返回去，然後你再換條路。

如果你每次都猜對了，那麼火車永遠不會停下來。 如果你猜錯太多次，那麼火車會花費很多時間來停車，返回，然後再啟動

考慮一個if條件語句：在處理器層面上，這是一個分支指令：

當處理器看到這個分支時，沒辦法知道哪個將是下一條指令。該怎麼辦呢？貌似只能暫停執行，直到前面的指令完成，然後再繼續執行正確的下一條指令？現代處理器很複雜，因此它需要很長的時間"熱身"、"冷卻"

是不是有個更好的辦法呢？你猜測下一個指令在哪！

如果你猜對了，你繼續執行。
如果你猜錯了，你需要flush the pipeline，返回到那個出錯的分支，然後你才能繼續。

如果你每次都猜對了，那麼你永遠不會停 如果你猜錯了太多次，你就要花很多時間來滾回，重啟。

這就是分支預測。我承認這不是一個好的類比，因為火車可以用旗幟來作為方向的標識。但是在電腦中，處理器不能知道哪一個分支將走到最後。

所以怎樣能很好的預測，儘可能地使火車必須返回的次數變小？你看看火車之前的選擇過程，如果這個火車往左的概率是99%。那麼你猜左，反之亦然。如果每3次會有1次走這條路，那麼你也按這個三分之一的規律進行。

換句話說，你試著定下一個模式，然後按照這個模式去執行。這就差不多是分支預測是怎麼工作的。

大多數的應用都有很好的分支預測。所以現代的分支預測器通常能實現大於90%的命中率。但是當面對沒有模式識別、無法預測的分支，那分支預測基本就沒用了。

如果你想知道更多:Branch predictor" article on Wikipedia.

有了前面的說明，問題的來源就是這個if條件判斷語句

if (data[c] >= 128)
    sum += data[c];
複製程式碼

注意到資料是分佈在0到255之間的。當資料排好序後，基本上前一半大的的資料不會進入這個條件語句，而後一半的資料，會進入該條件語句.

連續的進入同一個執行分支很多次，這對分支預測是非常友好的。可以更準確地預測，從而帶來更高的執行效率。

快速理解一下

T = branch taken
N = branch not taken

data[] = 0, 1, 2, 3, 4, ... 126, 127, 128, 129, 130, ... 250, 251, 252, ...
branch = N  N  N  N  N  ...   N    N    T    T    T  ...   T    T    T  ...

       = NNNNNNNNNNNN ... NNNNNNNTTTTTTTTT ... TTTTTTTTTT  (easy to predict)
複製程式碼

但是當資料是完全隨機的，分支預測就沒什麼用了。因為他無法預測隨機的資料。因此就會有大概50%的概率預測出錯。

data[] = 226, 185, 125, 158, 198, 144, 217, 79, 202, 118,  14, 150, 177, 182, 133, ...
branch =   T,   T,   N,   T,   T,   T,   T,  N,   T,   N,   N,   T,   T,   T,   N  ...

       = TTNTTTTNTNNTTTN ...   (completely random - hard to predict)
複製程式碼

我們能做些什麼呢

如果編譯器無法優化帶條件的分支，如果你願意犧牲程式碼的可讀性換來更好的效能的話，你可以用下面的一些技巧。

把

if (data[c] >= 128)
    sum += data[c];
複製程式碼

替換成

int t = (data[c] - 128) >> 31;
sum += ~t & data[c];
複製程式碼

這消滅了分支，把它替換成按位操作.

（說明：這個技巧不是非常嚴格的等同於原來的if條件語句。但是在data[]當前這些值下是OK的）

使用的裝置引數是：Core i7 920 @ 3.5 GHz C++ - Visual Studio 2010 - x64 Release

//  Branch - Random
seconds = 11.777

//  Branch - Sorted
seconds = 2.352

//  Branchless - Random
seconds = 2.564

//  Branchless - Sorted
seconds = 2.587
複製程式碼

Java - Netbeans 7.1.1 JDK 7 - x64

//  Branch - Random
seconds = 10.93293813

//  Branch - Sorted
seconds = 5.643797077

//  Branchless - Random
seconds = 3.113581453

//  Branchless - Sorted
seconds = 3.186068823
複製程式碼

結論：

用了分支(if)：沒有排序和排序的資料，效率有很大的區別
用了上面提到的按位操作替換：排序與否，效率沒有很大的區別
在使用C++的情況下，按位操作還是要比排好序的分支操作要慢。

一般的建議是儘量避免在關鍵迴圈上出現對資料很依賴的分支。（就像這個例子）

更新：

GCC 4.6.1 用了 -O3 or -ftree-vectorize，在64位機器上，資料有沒有排序，都是一樣快。 ... ... ...等各種例子

說明了現代編譯器越發成熟強大，可以在這方面充分優化程式碼的執行效率

為什麼處理排序的陣列要比非排序的快