Быстрая бета-версия: сортировка массивов

TL; DR: Да, единственная реализация языка Swift выполняется медленно, прямо сейчас. Если вам нужен быстрый, числовой (и другие типы кода, предположительно) код, просто перейдите к другому. В будущем вы должны переоценить свой выбор. Это может быть достаточно хорошим для большинства прикладных программ, написанных на более высоком уровне.

Из того, что я вижу в SIL и LLVM IR, похоже, им нужна куча оптимизаций для удаления сохранений и выпусков, которые могут быть реализованы в Clang (для Objective-C), но они еще не портировали их. То, что теория, с которой я иду (на данный момент... Мне все еще нужно подтвердить, что Clang что-то делает с ней), поскольку профайлер, запущенный в последнем тестовом случае этого вопроса, дает этот "красивый" результат:

Как было сказано многими другими, -Ofast абсолютно небезопасен и изменяет семантику языка. Для меня это на "Если вы собираетесь использовать это, просто используйте другой язык". Я буду переоценивать этот выбор позже, если он изменится.

-O3 дает нам кучу вызовов swift_retain и swift_release, которые, честно говоря, не выглядят так, как будто они должны быть там для этого примера. Оптимизатор должен был исключить (большинство из них) AFAICT, поскольку он знает большую часть информации о массиве и знает, что он имеет (по крайней мере) сильную ссылку на него.

Он не должен выделять больше, если он даже не вызывает функции, которые могут освобождать объекты. Я не думаю, что конструктор массива может вернуть массив, который меньше запрашиваемого, что означает, что много проверок, которые были выбраны, бесполезны. Он также знает, что целое число никогда не будет выше 10k, поэтому проверки переполнения могут быть оптимизированы (не из-за -Ofast странности, а из-за семантики языка (ничто иное не меняет этот var и не может получить к нему доступ, а добавление до 10k безопасно для типа Int).

Компилятор, возможно, не сможет распаковать массив или элементы массива, хотя, поскольку они передаются в sort(), который является внешней функцией и должен получать ожидаемые аргументы. Это заставит нас косвенно использовать значения Int, которые заставили бы его пойти немного медленнее. Это может измениться, если функция sort() generic (не в методе с несколькими методами) была доступна компилятору и была встроена.

Это очень новый (общедоступный) язык, и он проходит через то, что я предполагаю, это множество изменений, так как есть люди (сильно), связанные с языком Swift, требующие обратной связи, и все говорят, что язык не является закончен и будет изменен.

Используемый код:

import Cocoa

let swift_start = NSDate.timeIntervalSinceReferenceDate();
let n: Int = 10000
let x = Int[](count: n, repeatedValue: 1)
for i in 0..n {
    for j in 0..n {
        let tmp: Int = x[j]
        x[i] = tmp
    }
}
let y: Int[] = sort(x)
let swift_stop = NSDate.timeIntervalSinceReferenceDate();

println("\(swift_stop - swift_start)s")

P.S: Я не эксперт в Objective-C и не все средства из Cocoa, Objective-C или время выполнения Swift. Я мог бы также предположить некоторые вещи, которые я не писал.

Я решил посмотреть на это для удовольствия, и вот время, которое я получаю:

Swift 4.0.2           :   0.83s (0.74s with `-Ounchecked`)
C++ (Apple LLVM 8.0.0):   0.74s

Swift

// Swift 4.0 code
import Foundation

func doTest() -> Void {
    let arraySize = 10000000
    var randomNumbers = [UInt32]()

    for _ in 0..<arraySize {
        randomNumbers.append(arc4random_uniform(UInt32(arraySize)))
    }

    let start = Date()
    randomNumbers.sort()
    let end = Date()

    print(randomNumbers[0])
    print("Elapsed time: \(end.timeIntervalSince(start))")
}

doTest()

Результаты:

Swift 1.1

xcrun swiftc --version
Swift version 1.1 (swift-600.0.54.20)
Target: x86_64-apple-darwin14.0.0

xcrun swiftc -O SwiftSort.swift
./SwiftSort     
Elapsed time: 1.02204304933548

Swift 1.2

xcrun swiftc --version
Apple Swift version 1.2 (swiftlang-602.0.49.6 clang-602.0.49)
Target: x86_64-apple-darwin14.3.0

xcrun -sdk macosx swiftc -O SwiftSort.swift
./SwiftSort     
Elapsed time: 0.738763988018036

Swift 2.0

xcrun swiftc --version
Apple Swift version 2.0 (swiftlang-700.0.59 clang-700.0.72)
Target: x86_64-apple-darwin15.0.0

xcrun -sdk macosx swiftc -O SwiftSort.swift
./SwiftSort     
Elapsed time: 0.767306983470917

Кажется, что такая же производительность, если я скомпилирую с -Ounchecked.

Swift 3.0

xcrun swiftc --version
Apple Swift version 3.0 (swiftlang-800.0.46.2 clang-800.0.38)
Target: x86_64-apple-macosx10.9

xcrun -sdk macosx swiftc -O SwiftSort.swift
./SwiftSort     
Elapsed time: 0.939633965492249

xcrun -sdk macosx swiftc -Ounchecked SwiftSort.swift
./SwiftSort     
Elapsed time: 0.866258025169373

Кажется, что была регрессия производительности от Swift 2.0 до Swift 3.0, и я также вижу разницу между -O и -Ounchecked в первый раз.

Swift 4.0

xcrun swiftc --version
Apple Swift version 4.0.2 (swiftlang-900.0.69.2 clang-900.0.38)
Target: x86_64-apple-macosx10.9

xcrun -sdk macosx swiftc -O SwiftSort.swift
./SwiftSort     
Elapsed time: 0.834299981594086

xcrun -sdk macosx swiftc -Ounchecked SwiftSort.swift
./SwiftSort     
Elapsed time: 0.742045998573303

Swift 4 снова улучшает производительность, сохраняя зазор между -O и -Ounchecked. -O -whole-module-optimization, похоже, не имеет значения.

С++

#include <chrono>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <cstdint>
#include <stdlib.h>

using namespace std;
using namespace std::chrono;

int main(int argc, const char * argv[]) {
    const auto arraySize = 10000000;
    vector<uint32_t> randomNumbers;

    for (int i = 0; i < arraySize; ++i) {
        randomNumbers.emplace_back(arc4random_uniform(arraySize));
    }

    const auto start = high_resolution_clock::now();
    sort(begin(randomNumbers), end(randomNumbers));
    const auto end = high_resolution_clock::now();

    cout << randomNumbers[0] << "\n";
    cout << "Elapsed time: " << duration_cast<duration<double>>(end - start).count() << "\n";

    return 0;
}

Результаты:

Apple Clang 6.0

clang++ --version
Apple LLVM version 6.0 (clang-600.0.54) (based on LLVM 3.5svn)
Target: x86_64-apple-darwin14.0.0
Thread model: posix

clang++ -O3 -std=c++11 CppSort.cpp -o CppSort
./CppSort     
Elapsed time: 0.688969

Apple Clang 6.1.0

clang++ --version
Apple LLVM version 6.1.0 (clang-602.0.49) (based on LLVM 3.6.0svn)
Target: x86_64-apple-darwin14.3.0
Thread model: posix

clang++ -O3 -std=c++11 CppSort.cpp -o CppSort
./CppSort     
Elapsed time: 0.670652

Apple Clang 7.0.0

clang++ --version
Apple LLVM version 7.0.0 (clang-700.0.72)
Target: x86_64-apple-darwin15.0.0
Thread model: posix

clang++ -O3 -std=c++11 CppSort.cpp -o CppSort
./CppSort     
Elapsed time: 0.690152

Apple Clang 8.0.0

clang++ --version
Apple LLVM version 8.0.0 (clang-800.0.38)
Target: x86_64-apple-darwin15.6.0
Thread model: posix

clang++ -O3 -std=c++11 CppSort.cpp -o CppSort
./CppSort     
Elapsed time: 0.68253

Apple Clang 9.0.0

clang++ --version
Apple LLVM version 9.0.0 (clang-900.0.38)
Target: x86_64-apple-darwin16.7.0
Thread model: posix

clang++ -O3 -std=c++11 CppSort.cpp -o CppSort
./CppSort     
Elapsed time: 0.736784

Вердикт

На момент написания этой статьи Swift sort быстро, но не так быстро, как С++-сортировка при компиляции с -O, с указанными выше компиляторами и библиотеками. С -Ounchecked он выглядит так же быстро, как С++ в Swift 4.0.2 и Apple LLVM 9.0.0.

От The Swift Programming Language:

Стандартная библиотека Sort Function Swifts предоставляет функцию, называемую sort, который сортирует массив значений известного типа, основанный на вывода закрывающейся сортировки, которую вы предоставляете. После завершения сортировка, функция сортировки возвращает новый массив того же тип и размер, как старый, с его элементами в правильной сортировке порядок.

Функция sort имеет два объявления.

Объявление по умолчанию, которое позволяет вам указать закрытие сравнения:

func sort<T>(array: T[], pred: (T, T) -> Bool) -> T[]

И второе объявление, которое принимает только один параметр (массив) и "жестко запрограммировано для использования меньше, чем компаратор".

func sort<T : Comparable>(array: T[]) -> T[]

Example:
sort( _arrayToSort_ ) { $0 > $1 }

Я протестировал модифицированную версию вашего кода на игровой площадке с добавленным закрытием, чтобы я мог более внимательно отслеживать эту функцию, и я обнаружил, что с n установленным до 1000, закрытие вызывалось примерно 11 000 раз.

let n = 1000
let x = Int[](count: n, repeatedValue: 0)
for i in 0..n {
    x[i] = random()
}
let y = sort(x) { $0 > $1 }

Это не эффективная функция, я бы рекомендовал использовать лучшую реализацию функции сортировки.

EDIT:

Я просмотрел страницу Quicksort wikipedia и написал для нее реализацию Swift. Вот полная программа, которую я использовал (на игровой площадке)

import Foundation

func quickSort(inout array: Int[], begin: Int, end: Int) {
    if (begin < end) {
        let p = partition(&array, begin, end)
        quickSort(&array, begin, p - 1)
        quickSort(&array, p + 1, end)
    }
}

func partition(inout array: Int[], left: Int, right: Int) -> Int {
    let numElements = right - left + 1
    let pivotIndex = left + numElements / 2
    let pivotValue = array[pivotIndex]
    swap(&array[pivotIndex], &array[right])
    var storeIndex = left
    for i in left..right {
        let a = 1 // <- Used to see how many comparisons are made
        if array[i] <= pivotValue {
            swap(&array[i], &array[storeIndex])
            storeIndex++
        }
    }
    swap(&array[storeIndex], &array[right]) // Move pivot to its final place
    return storeIndex
}

let n = 1000
var x = Int[](count: n, repeatedValue: 0)
for i in 0..n {
    x[i] = Int(arc4random())
}

quickSort(&x, 0, x.count - 1) // <- Does the sorting

for i in 0..n {
    x[i] // <- Used by the playground to display the results
}

Используя это с n = 1000, я обнаружил, что

• quickSort() вызвали около 650 раз,
• было сделано около 6000 свопов,
• и есть около 10000 сравнений

Кажется, что встроенный метод сортировки (или близок к) быстро сортируется и очень медленный...

С Xcode 7 вы можете включить Fast, Whole Module Optimization. Это должно немедленно увеличить производительность.

Ожидается производительность Swift Array:

Я написал собственный тест, сравнивающий Swift с C/ Objective-C. В моем тесте вычисляются простые числа. Он использует массив предыдущих простых чисел для поиска простых факторов в каждом новом кандидате, поэтому он довольно быстро. Тем не менее, он делает TONS чтения массива и меньше записывает в массивы.

Я изначально сделал этот тест против Swift 1.2. Я решил обновить проект и запустить его против Swift 2.0.

Проект позволяет выбирать между использованием обычных быстрых массивов и использованием буферов небезопасной памяти Swift с использованием семантики массива.

Для C/ Objective-C вы можете выбрать использование массивов NSArrays или C malloc'ed.

Результаты тестов, похоже, очень похожи на самую быструю, минимальную оптимизацию кода ([-0s]) или самую быструю, агрессивную ([-0fast]) оптимизацию.

Производительность Swift 2.0 по-прежнему ужасна, когда оптимизация кода отключена, тогда как производительность C/ Objective-C умеренно медленнее.

Суть в том, что вычисления на основе массива C malloc'd являются самыми быстрыми, на скромном уровне

Swift с небезопасными буферами занимает около 1,19X - 1,20X длиннее массивов C malloc'd при использовании самой быстрой и минимальной оптимизации кода. разница кажется немного меньшей с быстрой, агрессивной оптимизацией (Swift больше похож на 1,18x на 1,16x больше, чем на C.

Если вы используете регулярные массивы Swift, разница с C немного больше. (Swift занимает ~ 1.22 до 1.23 дольше.)

Регулярные массивы Swift DRAMATICALLY быстрее, чем они были в Swift 1.2/Xcode 6. Их производительность настолько близка к небезопасным буферным массивам Swift, что использование небезопасных буферов памяти на самом деле больше не стоит того,

BTW, Objective-C Производительность NSArray воняет. Если вы собираетесь использовать собственные объекты контейнера на обоих языках, Swift быстрее DRAMATICALLY.

Вы можете проверить мой проект на github в SwiftPerformanceBenchmark

У этого есть простой пользовательский интерфейс, который упрощает сбор статистики.

Интересно, что сортировка, по-видимому, немного быстрее в Swift, чем в C, но этот алгоритм с простым числом еще быстрее в Swift.

Основная проблема, которая упоминается другими, но не вызванная достаточно, заключается в том, что -O3 ничего не делает в Swift (и никогда не имеет), поэтому при компиляции с тем, что она эффективно не оптимизирована (-Onone).

Имена опций со временем менялись, поэтому некоторые другие ответы имеют устаревшие флаги для вариантов сборки. Правильные параметры тока (Swift 2.2):

-Onone // Debug - slow
-O     // Optimised
-O -whole-module-optimization //Optimised across files

Оптимизация всего модуля имеет более медленную компиляцию, но может оптимизировать файлы в модуле, то есть в пределах каждой структуры и внутри реального кода приложения, но не между ними. Вы должны использовать это для любой критической производительности)

Вы также можете отключить проверки безопасности еще быстрее, но со всеми утверждениями и предпосылками не просто отключены, но оптимизированы на основе их правильности. Если вы когда-либо ударили утверждение, это означает, что вы находитесь в поведении undefined. Используйте с особой осторожностью и только если вы определите, что ускорение скорости стоит для вас (путем тестирования). Если вы считаете это ценным для некоторого кода, я рекомендую разделить этот код на отдельную структуру и отключить проверку безопасности этого модуля.

func partition(inout list : [Int], low: Int, high : Int) -> Int {
    let pivot = list[high]
    var j = low
    var i = j - 1
    while j < high {
        if list[j] <= pivot{
            i += 1
            (list[i], list[j]) = (list[j], list[i])
        }
        j += 1
    }
    (list[i+1], list[high]) = (list[high], list[i+1])
    return i+1
}

func quikcSort(inout list : [Int] , low : Int , high : Int) {

    if low < high {
        let pIndex = partition(&list, low: low, high: high)
        quikcSort(&list, low: low, high: pIndex-1)
        quikcSort(&list, low: pIndex + 1, high: high)
    }
}

var list = [7,3,15,10,0,8,2,4]
quikcSort(&list, low: 0, high: list.count-1)

var list2 = [ 10, 0, 3, 9, 2, 14, 26, 27, 1, 5, 8, -1, 8 ]
quikcSort(&list2, low: 0, high: list2.count-1)

var list3 = [1,3,9,8,2,7,5]
quikcSort(&list3, low: 0, high: list3.count-1) 

Это мой блог о Quick Sort- Github образец Quick-Sort

Вы можете взглянуть на алгоритм разбиения Lomuto в разделе Разделение списка. Написано в Swift

Swift 4.1 представляет новый -Osize оптимизации -Osize.

В Swift 4.1 компилятор теперь поддерживает новый режим оптимизации, который позволяет использовать специальные оптимизации для уменьшения размера кода.

Компилятор Swift поставляется с мощными оптимизациями. При компиляции с -O компилятор пытается преобразовать код так, чтобы он выполнялся с максимальной производительностью. Однако такое улучшение производительности во время выполнения может иногда сопровождаться компромиссом увеличения размера кода. В новом режиме оптимизации -Osize пользователь имеет возможность компилировать для минимального размера кода, а не для максимальной скорости.

Чтобы включить режим оптимизации размера в командной строке, используйте -Osize вместо -O.

Дальнейшее чтение: https://swift.org/blog/osize/