我看到了很多关于SO的讨论,这些讨论与舍入浮点值有关,但没有可靠的Q&A考虑效率方面。现在是:
将浮点值四舍五入到最接近的整数的最有效(但正确)方法是什么?
(int) (mFloat + 0.5);
或
Math.round(mFloat);
或
FloatMath.floor(mFloat + 0.5);
还是别的什么?
最好我想使用标准java库中可用的东西,而不是我必须导入的一些外部库。
基于Q&我想你指的是,各种方法的相对效率取决于你使用的平台。
但底线是:
- 最新的JRE具有针对
Math.floor
/StrictMath.floor
的性能修复,并且 - 除非你做了大量的四舍五入,否则你用哪种方式做可能不会有任何区别
参考文献:
- 这是否意味着Java Math.floor非常慢
- http://bugs.sun.com/view_bug.do?bug_id=6908131("Java.lang.StrictMath.floor(double)和Java.lang.SstrictMath.ceil(double)的纯Java实现")
public class Main {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
measurementIteration();
}
}
public static void measurementIteration() {
long s, t1 = 0, t2 = 0;
float mFloat = 3.3f;
int f, n1 = 0, n2 = 0;
for (int i = 0; i < 1E4; i++) {
switch ((int) (Math.random() * 2)) {
case 0:
n1 += 1E4;
s = System.currentTimeMillis();
for (int k = 0; k < 1E4; k++)
f = (int) (mFloat + 0.5);
t1 += System.currentTimeMillis() - s;
break;
case 1:
n2 += 1E4;
s = System.currentTimeMillis();
for (int k = 0; k < 1E4; k++)
f = Math.round(mFloat);
t2 += System.currentTimeMillis() - s;
break;
}
}
System.out.println(String.format("(int) (mFloat + 0.5): n1 = %d -> %.3fms/1000", n1, t1 * 1000.0 / n1));
System.out.println(String.format("Math.round(mFloat) : n2 = %d -> %.3fms/1000", n2, t2 * 1000.0 / n2));
}
}
Java SE6:上的输出
(int) (mFloat + 0.5): n1 = 500410000 -> 0.003ms/1000
Math.round(mFloat) : n2 = 499590000 -> 0.022ms/1000
Java SE7上的输出(感谢alex的结果):
(int) (mFloat + 0.5): n1 = 50120000 -> 0,002ms/1000
Math.round(mFloat) : n2 = 49880000 -> 0,002ms/1000
正如您所看到的,Math.round
从SE6到SE7有了巨大的性能改进。我认为在SE7中已经没有明显的区别了,你应该选择对你来说更可读的。
我应该选择Math.round(mFloat)
,因为它将舍入逻辑封装在方法中(即使它不是您的方法)。
根据它的文档,您编写的代码与Math.round
执行的代码相同(除了检查边界情况)。
无论如何,更重要的是算法的时间复杂性,而不是像小常数这样的事情的时间。。。除了你正在编程的东西会被调用数百万次!:D
编辑:我不知道FloatMath。它来自JDK吗?
您可以使用System.currentTimeMillis()
对其进行基准测试。您将看到差异太小
对于负数,简单地加0.5会得到不正确的结果。请参阅Math.round的更快实现?以获得更好的解决方案。