我只是想到的是,数字级的表现,而不是使用通用物,甚至使用多种功能处理原始类型。
原始类型显然是我假设的最快选择,但是如果业绩受到的冲击不是太大,则编码者可能更容易使用数字类别或通用数字,而不是发挥一种接受和回报长期、双重(etc)的职能。
我即将对所提到的3个备选办法进行业绩基准。 我在这样做的时候,或者甚至更好的时候,是否有人这样做,然后他们才能给我结果?
我只是想到的是,数字级的表现,而不是使用通用物,甚至使用多种功能处理原始类型。
原始类型显然是我假设的最快选择,但是如果业绩受到的冲击不是太大,则编码者可能更容易使用数字类别或通用数字,而不是发挥一种接受和回报长期、双重(etc)的职能。
我即将对所提到的3个备选办法进行业绩基准。 我在这样做的时候,或者甚至更好的时候,是否有人这样做,然后他们才能给我结果?
通常,你使用数字类别而不是原始类型,因为你需要将这些数值用于收集或以物体为基础的其他类别。 如果你不受这一要求的限制,那么你就应当使用原始物品。
是的,使用数字级的性能受到打击,而原始类型如内、长等。 尤其是,如果你正在创造许多新数字,你将想担心与创造原始类型相比的业绩。 但将数字传递给方法并不一定就是这种情况。 从数字到某种方法的通过速度要慢于通过斜体或长途,因为汇编者基本上可以把“点人”带往记忆地点。 这是非常一般性的信息,因为你的问题非常笼统。
你们应该知道的是,当你使用数字时,目标分配可能是最大的费用。 这影响到你的基准,因为某些使用自动箱子业务可以使用焦土价值(不会制造物体),并且可以给你更好的业绩结果。 例如,如果你在-128至127之间使用Integers,那么,由于前者使用暗藏价值,你将获得比双倍得多的成果,从-128到127年。
In short, if you are micro-benchmarking the use of Numbers, you need to ensure the range of values you use are realistic, not all values are equal in terms of performance (of course for primitives this doesn t matter so much)
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