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公司来了个新同事,把代码耗时从 26856ms 优化到了 748ms,一顿操作猛如虎!

兄弟们,今天我要跟大家聊一件特别牛的事儿!我们公司最近来了个新同事,小伙子一来就给我们来了个下马威,把一段耗时巨长的代码给优化得飞快,从原来的26856ms直接干到了748ms!这操作,简直就是一顿猛虎下山,让我们这些老员工都自愧不如!

事情是这样的,我们公司有个项目,里面有一段代码,负责处理一些数据计算的任务。这段代码呢,一直以来都是个性能瓶颈,每次运行都要耗上好长时间,慢得跟蜗牛似的。我们也尝试过优化,但效果都不怎么明显,最多也就剃剃毛边,没啥实质性的提升。

结果,这位新同事一来,看了看这段代码,眉头一皱,计上心来,说:“这代码,我能优化!”
我们一听,心里都犯嘀咕:“这小子,是不是太狂了点?这代码我们都搞不定,你能行?”
但人家新同事可不管我们怎么想,直接就开始动手干了。我呢,也好奇他到底能搞出啥花样来,就凑过去看了看。
这一看,不得了!新同事的操作,简直就是一场技术盛宴,让我大开眼界!
首先,他先是仔细分析了这段代码的逻辑。原来,这段代码里面嵌套了好几层循环,每一层循环都要处理大量的数据。而且,循环里面还有一些复杂的计算,导致整个代码的运行时间特别长。
新同事看了看,摇了摇头,说:“这代码,写得太冗余了,得重构一下!”
说着,他就开始动手重构代码。他先把那些嵌套的循环给拆开了,然后把一些重复的计算给提取了出来,用变量存储起来,避免每次循环都重新计算。这样一来,代码的逻辑就清晰多了,也减少了很多不必要的计算。
我看了看,心里暗暗佩服:“这小子,确实有点本事!”
但新同事并没有就此满足,他接着说:“这代码,还能再优化!”
我愣住了:“还能优化?这都已经重构得差不多了!”
新同事笑了笑,说:“你看,这里还有个地方可以优化。这个计算过程,其实可以用并行处理来加速的。”
我一听,恍然大悟!确实,这个计算过程是可以并行处理的,我们之前怎么就没想到呢?
新同事也不废话,直接就开始动手改代码。他引入了一些并行处理的库,然后把那些可以并行计算的部分给提取出来,用并行处理的方式来执行。这样一来,代码的运行速度就更快了!
我看着新同事一顿操作猛如虎,心里那个佩服,简直是无法用言语来表达!
经过一番努力,新同事终于把代码优化完了。他跑了跑测试,结果让我们都惊呆了!原来耗时26856ms的代码,现在竟然只需要748ms就能运行完了!这速度,简直就是飞一样!
我们都围过来看,纷纷感叹:“这小子,太厉害了!这优化技术,简直就是一绝!”
新同事呢,也谦虚地笑了笑,说:“其实也没什么,就是多想了想,多试了试而已。”
我一听,心里那个感慨:“这哪是多想了想,多试了试?这简直就是技术大牛的水平!”
为了让大家更好地了解这个优化过程,我呢,就特意找新同事要了优化前后的代码,来给大家做个对比。下面就是优化前的代码(为了简化说明,我这里只用了一个简单的例子来模拟原代码的逻辑):
publicclassOriginalCode {
publicstaticvoidmain(String[] args) {
longstartTime=System.currentTimeMillis();


int[][] data=newint[1000][1000]; // 模拟大量数据
intresult=0;


// 嵌套循环处理数据
for (inti=0; i<data.length; i++) {
for (intj=0; j<data[i].length; j++) {
// 模拟复杂计算
result+=data[i][j] * (i+j);
            }
        }


longendTime=System.currentTimeMillis();
System.out.println("耗时: "+ (endTime-startTime) +"ms");
    }
}
大家看看,这段代码里面嵌套了两层循环,每一层循环都要处理1000个数据,而且循环里面还有一个复杂的计算过程。这样的代码,运行起来肯定慢得要命!下面呢,就是新同事优化后的代码:
importjava.util.concurrent.ExecutorService;
importjava.util.concurrent.Executors;
importjava.util.concurrent.TimeUnit;


publicclassOptimizedCode {
publicstaticvoidmain(String[] args) throwsInterruptedException {
longstartTime=System.currentTimeMillis();


int[][] data=newint[1000][1000]; // 模拟大量数据
int[] results=newint[1000]; // 存储每行计算结果


// 使用线程池进行并行处理
ExecutorServiceexecutor=Executors.newFixedThreadPool(10); // 创建10个线程的线程池


for (inti=0; i<data.length; i++) {
finalintrow=i;
executor.submit(() -> {
intresult=0;
for (intj=0; j<data[row].length; j++) {
// 模拟复杂计算
result+=data[row][j] * (row+j);
                }
results[row] =result; // 存储每行计算结果
            });
        }


// 等待所有任务完成
executor.shutdown();
executor.awaitTermination(1, TimeUnit.HOURS); // 设置超时时间,防止死锁


intfinalResult=0;
for (intresult : results) {
finalResult+=result; // 汇总所有行的计算结果
        }


longendTime=System.currentTimeMillis();
System.out.println("耗时: "+ (endTime-startTime) +"ms");
    }
}
大家看看,优化后的代码是不是清晰多了?新同事把嵌套循环给拆开了,然后用线程池进行并行处理。这样一来,每一行数据的处理都可以同时进行,大大提高了代码的运行速度!而且,新同事还考虑得很周到,他用了一个数组来存储每行的计算结果,然后在最后再进行汇总。这样就避免了多线程之间的数据竞争问题,保证了代码的正确性。
我看了看优化后的代码,心里那个佩服:“这小子,不仅技术牛,而且思路还特别清晰!这样的同事,简直就是宝贝!”
好了,今天的故事就讲到这里了。大家是不是也被这位新同事的优化技术给震撼到了呢?反正我是被深深地震撼到了!我觉得,技术这条路,就是得不断学习、不断进步才行。只有这样,才能跟上时代的步伐,不被淘汰掉!
最后呢,我也要提醒大家一下:优化代码可不是一件容易的事儿,需要我们有扎实的理论基础和丰富的实践经验才行。所以,大家平时一定要多学习、多实践,不断提升自己的技术水平哦!说不定哪一天,你也能像这位新同事一样,一顿操作猛如虎,把代码优化得飞快呢!
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