jjzjj

swift - 为什么 Int.random() 比 arc4random_uniform() 慢?

coder 2023-09-06 原文

我已经使用 Int.random() 方法和 arc4random_uniform() 进行数字生成速度测试。
这两个测试都在 macOS 控制台中运行,构建配置设置为发布。 以下是我用于测试的代码。

public func randomGen1() {
    let n = 1_000_000
    let startTime = CFAbsoluteTimeGetCurrent()
    for i in 0..<n {
        _ = arc4random_uniform(10)
    }
    let timeElapsed = CFAbsoluteTimeGetCurrent() - startTime
    print(timeElapsed)
}
public func randomGen2() {
    let n = 1_000_000
    let startTime = CFAbsoluteTimeGetCurrent()
    for i in 0..<n {
        _ = Int.random(in: 0..<10)
    }
    let timeElapsed = CFAbsoluteTimeGetCurrent() - startTime
    print(timeElapsed)
}

我得到的时间是
0.029475092887878418(对于 arc4random_uniform(10))
0.20298802852630615(对于 Int.random(in: 0..<>

为什么 Int.random() 这么慢?
有什么办法可以优化吗?
在 swift 中有没有更快的随机数生成方法?

最佳答案

更新

This区间内随机数生成器的实现已合并到标准库中,性能应该比以前更好:

// s = upperBound; r1, r2 = random numbers from generator
func bounded(s: UInt64, r1:UInt64, r2: UInt64) -> UInt64 {
    // r1 would come from invoking generator's next()
    var m = r1.multipliedFullWidth(by: s)
    if m.low < s {
        // let t = (0 &- s) % s // Lemire's original form
        var t = 0 &- s // O'Neill's modulo optimization
        if t >= s {
            t &-= s
            if t >= s {
                t %= s
            }
        }
        while m.low < t {
            // r2 would come from invoking generator's next()
            m = r2.multipliedFullWidth(by: s)
        }
    }
    return m.high
}

有关详细信息,请参阅下面的答案。

回答

第二个问题的答案:

"Are there any faster methods for random number generation in swift?"

我已经 previously used Xoshiro非常快的伪随机数生成器。

这里是用于基准测试的代码:

  • randomGen1
import Foundation

public func randomGen1() {
    let n = 1_000_000
    var sum: UInt32 = 0
    let startTime = CFAbsoluteTimeGetCurrent()
    for _ in 0..<n {
        sum = sum &+ arc4random_uniform(10)
    }
    let timeElapsed = CFAbsoluteTimeGetCurrent() - startTime
    print(sum, timeElapsed)
}

do {
    randomGen1()
}
  • randomGen2
public func randomGen2() {
    let n = 1_000_000
    var sum: UInt32 = 0
    let startTime = CFAbsoluteTimeGetCurrent()
    for _ in 0..<n {
        sum = sum &+ UInt32.random(in: 0..<10)
    }
    let timeElapsed = CFAbsoluteTimeGetCurrent() - startTime
    print(sum, timeElapsed)
}


do {
    randomGen2()
}
struct Xoshiro: RandomNumberGenerator {
    public typealias StateType = (UInt32, UInt32, UInt32, UInt32)

    private var state: StateType

    public init(seed: StateType) {
        self.state = seed
    }

    public mutating func next() -> Int {
        let x = state.1 &* 5
        let result = ((x &<< 7) | (x &>> 25)) &* 9
        let t = state.1 &<< 9
        state.2 ^= state.0
        state.3 ^= state.1
        state.1 ^= state.2
        state.0 ^= state.3
        state.2 ^= t
        state.3 = (state.3 &<< 21) | (state.3 &>> 11)
        return Int(result)
    }
}

var x = Xoshiro(seed: (UInt32.random(in: 0..<10),  //Other upper limits could be used to increase randomness
    UInt32.random(in: 0..<10),
    UInt32.random(in: 0..<10),
    UInt32.random(in: 0..<10)))

public func randomGen3() {
    let n = 1_000_000
    var sum: UInt32 = 0
    let startTime = CFAbsoluteTimeGetCurrent()
    for _ in 0..<n {
        sum = sum &+ UInt32(abs(x.next()) % 10)
    }
    let timeElapsed = CFAbsoluteTimeGetCurrent() - startTime
    print(sum, timeElapsed)
}

do {
    randomGen3()
}

Xoshiro 速度很快,但没有通过所有随机性测试。如果担心安全问题,那么您可以使用 Wyhash .

Daniel Lemire (this 论文的作者)刚刚给我发了一份 Swift implementation怀哈希的:

class WyhashGenerator {
    var seed : UInt64

    let multiplier1 : UInt64 = 0xa3b195354a39b70d
    let multiplier2 : UInt64 = 0x1b03738712fad5c9
    let increment : UInt64 = 0x60bee2bee120fc15

    init(userSeed : UInt64) {
        seed = userSeed;
    }

    func random() -> UInt64 {
        seed &+= increment
        let fullmult1 = seed.multipliedFullWidth(by: multiplier1)
        let m1 = fullmult1.high ^ fullmult1.low;
        let fullmult2 = m1.multipliedFullWidth(by: multiplier2)
        let m2 = fullmult2.high ^ fullmult2.low;
        return m2
    }
}

可以这样使用:

public func randomGen4() {
    let n = 1_000_000
    var sum: UInt64 = 0
    let startTime = CFAbsoluteTimeGetCurrent()
    let gen = WyhashGenerator(userSeed: 0)
    for _ in 0..<n {
        sum = sum &+ gen.random() % 10
    }
    let timeElapsed = CFAbsoluteTimeGetCurrent() - startTime
    print(sum, timeElapsed)
}

do {
    randomGen4()
}

下面是基准测试结果,代码在终端中编译并进行了优化 (-O):

arc4random_uniform()  : 0.034s
UInt32.random(in:)    : 0.243s
WyHash64              : 0.002s
Xoshiro               : 0.001s

您可以找到更多随机数生成器 here .

关于swift - 为什么 Int.random() 比 arc4random_uniform() 慢?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55872415/

有关swift - 为什么 Int.random() 比 arc4random_uniform() 慢?的更多相关文章

  1. ruby - 为什么我可以在 Ruby 中使用 Object#send 访问私有(private)/ protected 方法? - 2

    类classAprivatedeffooputs:fooendpublicdefbarputs:barendprivatedefzimputs:zimendprotecteddefdibputs:dibendendA的实例a=A.new测试a.foorescueputs:faila.barrescueputs:faila.zimrescueputs:faila.dibrescueputs:faila.gazrescueputs:fail测试输出failbarfailfailfail.发送测试[:foo,:bar,:zim,:dib,:gaz].each{|m|a.send(m)resc

  2. ruby-on-rails - Rails - 子类化模型的设计模式是什么? - 2

    我有一个模型:classItem项目有一个属性“商店”基于存储的值,我希望Item对象对特定方法具有不同的行为。Rails中是否有针对此的通用设计模式?如果方法中没有大的if-else语句,这是如何干净利落地完成的? 最佳答案 通常通过Single-TableInheritance. 关于ruby-on-rails-Rails-子类化模型的设计模式是什么?,我们在StackOverflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.co

  3. ruby - 什么是填充的 Base64 编码字符串以及如何在 ruby​​ 中生成它们? - 2

    我正在使用的第三方API的文档状态:"[O]urAPIonlyacceptspaddedBase64encodedstrings."什么是“填充的Base64编码字符串”以及如何在Ruby中生成它们。下面的代码是我第一次尝试创建转换为Base64的JSON格式数据。xa=Base64.encode64(a.to_json) 最佳答案 他们说的padding其实就是Base64本身的一部分。它是末尾的“=”和“==”。Base64将3个字节的数据包编码为4个编码字符。所以如果你的输入数据有长度n和n%3=1=>"=="末尾用于填充n%

  4. ruby - 解析 RDFa、微数据等的最佳方式是什么,使用统一的模式/词汇(例如 schema.org)存储和显示信息 - 2

    我主要使用Ruby来执行此操作,但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式,例如使用这个yaml文件,它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i

  5. ruby - 将数组的内容转换为 int - 2

    我需要读入一个包含数字列表的文件。此代码读取文件并将其放入二维数组中。现在我需要获取数组中所有数字的平均值,但我需要将数组的内容更改为int。有什么想法可以将to_i方法放在哪里吗?ClassTerraindefinitializefile_name@input=IO.readlines(file_name)#readinfile@size=@input[0].to_i@land=[@size]x=1whilex 最佳答案 只需将数组映射为整数:@land边注如果你想得到一条线的平均值,你可以这样做:values=@input[x]

  6. ruby - 为什么 4.1%2 使用 Ruby 返回 0.0999999999999996?但是 4.2%2==0.2 - 2

    为什么4.1%2返回0.0999999999999996?但是4.2%2==0.2。 最佳答案 参见此处:WhatEveryProgrammerShouldKnowAboutFloating-PointArithmetic实数是无限的。计算机使用的位数有限(今天是32位、64位)。因此计算机进行的浮点运算不能代表所有的实数。0.1是这些数字之一。请注意,这不是与Ruby相关的问题,而是与所有编程语言相关的问题,因为它来自计算机表示实数的方式。 关于ruby-为什么4.1%2使用Ruby返

  7. ruby - ruby 中的 TOPLEVEL_BINDING 是什么? - 2

    它不等于主线程的binding,这个toplevel作用域是什么?此作用域与主线程中的binding有何不同?>ruby-e'putsTOPLEVEL_BINDING===binding'false 最佳答案 事实是,TOPLEVEL_BINDING始终引用Binding的预定义全局实例,而Kernel#binding创建的新实例>Binding每次封装当前执行上下文。在顶层,它们都包含相同的绑定(bind),但它们不是同一个对象,您无法使用==或===测试它们的绑定(bind)相等性。putsTOPLEVEL_BINDINGput

  8. ruby - Infinity 和 NaN 的类型是什么? - 2

    我可以得到Infinity和NaNn=9.0/0#=>Infinityn.class#=>Floatm=0/0.0#=>NaNm.class#=>Float但是当我想直接访问Infinity或NaN时:Infinity#=>uninitializedconstantInfinity(NameError)NaN#=>uninitializedconstantNaN(NameError)什么是Infinity和NaN?它们是对象、关键字还是其他东西? 最佳答案 您看到打印为Infinity和NaN的只是Float类的两个特殊实例的字符串

  9. ruby-on-rails - 如果 Object::try 被发送到一个 nil 对象,为什么它会起作用? - 2

    如果您尝试在Ruby中的nil对象上调用方法,则会出现NoMethodError异常并显示消息:"undefinedmethod‘...’fornil:NilClass"然而,有一个tryRails中的方法,如果它被发送到一个nil对象,它只返回nil:require'rubygems'require'active_support/all'nil.try(:nonexisting_method)#noNoMethodErrorexceptionanymore那么try如何在内部工作以防止该异常? 最佳答案 像Ruby中的所有其他对象

  10. ruby - 为什么 SecureRandom.uuid 创建一个唯一的字符串? - 2

    关闭。这个问题需要detailsorclarity.它目前不接受答案。想改进这个问题吗?通过editingthispost添加细节并澄清问题.关闭8年前。Improvethisquestion为什么SecureRandom.uuid创建一个唯一的字符串?SecureRandom.uuid#=>"35cb4e30-54e1-49f9-b5ce-4134799eb2c0"SecureRandom.uuid方法创建的字符串从不重复?

随机推荐