我在 Swift Beta 中实现了一个算法,发现性能很差。在深入挖掘之后,我意识到瓶颈之一就是对数组进行排序这样简单的事情。相关部分在这里:
let n = 1000000
var x = [Int](repeating: 0, count: n)
for i in 0..<n {
x[i] = random()
}
// start clock here
let y = sort(x)
// stop clock here
在 C++ 中,类似的操作在我的计算机上需要 0.06 秒。
在 Python 中,它需要 0.6 秒(没有技巧,整数列表只需 y = sorted(x))。
在 Swift 中,如果我使用以下命令编译它需要 6 秒:
xcrun swift -O3 -sdk `xcrun --show-sdk-path --sdk macosx`
如果我使用以下命令编译它,它需要多达 88 秒:
xcrun swift -O0 -sdk `xcrun --show-sdk-path --sdk macosx`
Xcode 中“发布”与“调试”构建的时序相似。
这里有什么问题?与 C++ 相比,我可以理解一些性能损失,但与纯 Python 相比,速度不会下降 10 倍。
编辑: Weather 注意到将 -O3
更改为 -Ofast
使此代码的运行速度几乎与 C++ 版本一样快!但是,-Ofast
极大地改变了语言的语义 — 在我的测试中,它禁用了对整数溢出和数组索引溢出的检查。例如,使用 -Ofast
,以下 Swift 代码静默运行而不会崩溃(并打印出一些垃圾):
let n = 10000000
print(n*n*n*n*n)
let x = [Int](repeating: 10, count: n)
print(x[n])
所以 -Ofast
不是我们想要的; Swift 的全部意义在于我们有安全网。当然,安全网对性能有一些影响,但它们不应该使程序慢 100 倍。请记住,Java 已经检查了数组边界,并且在典型情况下,减速比 2 小得多。在 Clang 和 GCC 中,我们有 -ftrapv
用于检查(有符号)整数溢出,它并没有那么慢, 任何一个。
因此问题是:我们如何才能在 Swift 中获得合理的性能而不失去安全网?
编辑2:我做了更多的基准测试,沿着线的非常简单的循环
for i in 0..<n {
x[i] = x[i] ^ 12345678
}
(这里的异或操作只是为了让我可以更容易地在汇编代码中找到相关的循环。我试图选择一个易于发现但也“无害”的操作,因为它不需要任何相关检查到整数溢出。)
同样,-O3
和 -Ofast
之间的性能存在巨大差异。所以我看了一下汇编代码:
使用-Ofast,我得到了我所期望的。相关部分是一个带有 5 条机器语言指令的循环。
使用-O3,我得到了超出我想象的东西。内部循环跨越 88 行汇编代码。我并没有试图理解所有这些,但最可疑的部分是 13 次“callq _swift_retain”调用和另外 13 次“callq _swift_release”调用。也就是说,内部循环中有 26 个子程序调用!
编辑 3:在评论中,Ferruccio 要求提供公平的基准,因为它们不依赖于内置函数(例如排序)。我认为下面的程序是一个很好的例子:
let n = 10000
var x = [Int](repeating: 1, count: n)
for i in 0..<n {
for j in 0..<n {
x[i] = x[j]
}
}
没有算术,所以我们不需要担心整数溢出。我们唯一要做的就是大量的数组引用。结果在这里——与 -Ofast 相比,Swift -O3 损失了近 500 倍:
C++ -O3:0.05 秒
C++ -O0:0.4 秒
爪哇:0.2 秒
使用 PyPy 的 Python:0.5 秒
蟒蛇:12 秒
Swift -Ofast:0.05 秒
斯威夫特 -O3:23 秒
斯威夫特 -O0:443 秒
(如果您担心编译器可能会完全优化无意义的循环,您可以将其更改为例如 x[i] ^= x[j]
,并添加一个输出 x[0]
的打印语句。这不会改变任何事情;时间将非常相似。 )
是的,这里的 Python 实现是一个愚蠢的纯 Python 实现,带有一个整数列表和嵌套的 for 循环。它应该比未优化的 Swift 慢得多。 Swift 和数组索引似乎严重破坏了某些东西。
编辑 4:这些问题(以及其他一些性能问题)似乎已在 Xcode 6 beta 5 中修复。
对于排序,我现在有以下时间:
铿锵++ -O3:0.06 秒
swiftc -Ofast:0.1 秒
swiftc -O:0.1 秒
快速:4 秒
对于嵌套循环:
铿锵++ -O3:0.06 秒
swiftc -Ofast:0.3 秒
swiftc -O:0.4 秒
快速:540 秒
似乎没有理由再使用不安全的 -Ofast
(又名 -Ounchecked
);普通的 -O
产生同样好的代码。
xcrun --sdk macosx swift -O3
进行编译。它更短。
tl;dr Swift 1.0 现在与使用默认发布优化级别 [-O] 的基准测试中的 C 一样快。
这是 Swift Beta 中的就地快速排序:
func quicksort_swift(inout a:CInt[], start:Int, end:Int) {
if (end - start < 2){
return
}
var p = a[start + (end - start)/2]
var l = start
var r = end - 1
while (l <= r){
if (a[l] < p){
l += 1
continue
}
if (a[r] > p){
r -= 1
continue
}
var t = a[l]
a[l] = a[r]
a[r] = t
l += 1
r -= 1
}
quicksort_swift(&a, start, r + 1)
quicksort_swift(&a, r + 1, end)
}
在 C 中也是如此:
void quicksort_c(int *a, int n) {
if (n < 2)
return;
int p = a[n / 2];
int *l = a;
int *r = a + n - 1;
while (l <= r) {
if (*l < p) {
l++;
continue;
}
if (*r > p) {
r--;
continue;
}
int t = *l;
*l++ = *r;
*r-- = t;
}
quicksort_c(a, r - a + 1);
quicksort_c(l, a + n - l);
}
两者都有效:
var a_swift:CInt[] = [0,5,2,8,1234,-1,2]
var a_c:CInt[] = [0,5,2,8,1234,-1,2]
quicksort_swift(&a_swift, 0, a_swift.count)
quicksort_c(&a_c, CInt(a_c.count))
// [-1, 0, 2, 2, 5, 8, 1234]
// [-1, 0, 2, 2, 5, 8, 1234]
两者都在与编写的相同程序中调用。
var x_swift = CInt[](count: n, repeatedValue: 0)
var x_c = CInt[](count: n, repeatedValue: 0)
for var i = 0; i < n; ++i {
x_swift[i] = CInt(random())
x_c[i] = CInt(random())
}
let swift_start:UInt64 = mach_absolute_time();
quicksort_swift(&x_swift, 0, x_swift.count)
let swift_stop:UInt64 = mach_absolute_time();
let c_start:UInt64 = mach_absolute_time();
quicksort_c(&x_c, CInt(x_c.count))
let c_stop:UInt64 = mach_absolute_time();
这将绝对时间转换为秒:
static const uint64_t NANOS_PER_USEC = 1000ULL;
static const uint64_t NANOS_PER_MSEC = 1000ULL * NANOS_PER_USEC;
static const uint64_t NANOS_PER_SEC = 1000ULL * NANOS_PER_MSEC;
mach_timebase_info_data_t timebase_info;
uint64_t abs_to_nanos(uint64_t abs) {
if ( timebase_info.denom == 0 ) {
(void)mach_timebase_info(&timebase_info);
}
return abs * timebase_info.numer / timebase_info.denom;
}
double abs_to_seconds(uint64_t abs) {
return abs_to_nanos(abs) / (double)NANOS_PER_SEC;
}
以下是编译器优化级别的摘要:
[-Onone] no optimizations, the default for debug.
[-O] perform optimizations, the default for release.
[-Ofast] perform optimizations and disable runtime overflow checks and runtime type checks.
对于 n=10_000,使用 [-Onone] 的时间(以秒为单位):
Swift: 0.895296452
C: 0.001223848
这是 Swift 内置的用于 n=10_000 的 sort():
Swift_builtin: 0.77865783
这里是 n=10_000 的 [-O]:
Swift: 0.045478346
C: 0.000784666
Swift_builtin: 0.032513488
如您所见,Swift 的性能提高了 20 倍。
根据 mweathers' answer,设置 [-Ofast] 会产生真正的影响,导致 n=10_000 的这些时间:
Swift: 0.000706745
C: 0.000742374
Swift_builtin: 0.000603576
对于 n=1_000_000:
Swift: 0.107111846
C: 0.114957179
Swift_sort: 0.092688548
为了比较,这是与 n=1_000_000 的 [-Onone]:
Swift: 142.659763258
C: 0.162065333
Swift_sort: 114.095478272
因此,在这个基准测试中,没有优化的 Swift 在其开发的这个阶段几乎比 C 慢 1000 倍。另一方面,当两个编译器都设置为 [-Ofast] 时,Swift 实际上的性能至少和 C 一样好,如果不是稍微好一点的话。
有人指出,[-Ofast] 改变了语言的语义,使其潜在地不安全。这是 Apple 在 Xcode 5.0 发行说明中所说的:
LLVM 中提供了一个新的优化级别 -Ofast,可实现积极的优化。 -Ofast 放宽了一些保守的限制,主要是针对浮点运算,这对大多数代码都是安全的。它可以从编译器中获得显着的高性能优势。
他们几乎都提倡它。这是否明智我不能说,但据我所知,如果您不进行高精度浮点运算并且您确信没有整数或程序中可能出现数组溢出。如果您确实需要高性能和溢出检查/精确算术,那么现在选择另一种语言。
测试版 3 更新:
n=10_000 带 [-O]:
Swift: 0.019697268
C: 0.000718064
Swift_sort: 0.002094721
总的来说,Swift 更快一些,看起来 Swift 的内置排序已经发生了很大变化。
最后更新:
[-在一个]:
Swift: 0.678056695
C: 0.000973914
[-O]:
Swift: 0.001158492
C: 0.001192406
[-未经检查]:
Swift: 0.000827764
C: 0.001078914
TL;DR:是的,目前唯一的 Swift 语言实现很慢。如果您需要快速的数字(可能还有其他类型的代码)代码,只需使用另一个代码即可。将来,您应该重新评估您的选择。不过,对于大多数在更高级别编写的应用程序代码来说,它可能已经足够好了。
从我在 SIL 和 LLVM IR 中看到的情况来看,他们似乎需要一系列优化来删除保留和发布,这可能在 Clang(针对 Objective-C)中实现,但他们还没有移植它们.这就是我要使用的理论(现在......我仍然需要确认 Clang 对此做了什么),因为在这个问题的最后一个测试用例上运行的分析器会产生这个“漂亮”的结果:
https://i.imgur.com/ujaJ4aA.png
正如许多其他人所说,-Ofast
完全不安全并且会改变语言语义。对我来说,它处于“如果你要使用它,就使用另一种语言”阶段。如果它发生变化,我稍后会重新评估该选择。
-O3
给我们带来了一堆 swift_retain
和 swift_release
调用,老实说,看起来它们不应该出现在这个例子中。优化器应该忽略(大部分)它们 AFAICT,因为它知道关于数组的大部分信息,并且知道它(至少)对它有一个强引用。
当它甚至不调用可能释放对象的函数时,它不应该发出更多的保留。我不认为数组构造函数可以返回一个小于要求的数组,这意味着发出的许多检查都是无用的。它还知道整数永远不会超过 10k,因此溢出检查 可以 被优化(不是因为 -Ofast
的怪异,而是因为语言的语义(没有其他东西会改变那个 var也不能访问它,并且对于类型 Int
来说最多添加 10k 是安全的)。
但是,编译器可能无法拆箱数组或数组元素,因为它们被传递给 sort()
,这是一个外部函数,并且必须获取它所期望的参数。这将使我们不得不间接使用 Int
值,这会使其运行速度慢一些。如果编译器可以使用 sort()
泛型函数(不是以多方法方式)并内联,这可能会改变。
这是一种非常新的(公开的)语言,它正在经历我认为的很多变化,因为有人(大量)参与 Swift 语言寻求反馈,他们都说该语言还没有完成,将会改变。
使用的代码:
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")
PS:我不是 Objective-C 方面的专家,也不是来自 Cocoa、Objective-C 或 Swift 运行时的所有工具。我也可能会假设一些我没有写的东西。
-Ofast
“完全不安全”?假设您知道如何测试代码并排除溢出。
-Ofast
也改变了语言语义,但我不能为此资助任何文档。你怎么能确信你知道它在做什么?
Int[]
的每次访问”,因为这取决于编译器可以内联的级别,并且它应该能够通过/在一些指导下内联紧密循环。
我决定看看这个有趣的,这里是我得到的时间:
Swift 4.0.2 : 0.83s (0.74s with `-Ounchecked`)
C++ (Apple LLVM 8.0.0): 0.74s
迅速
// 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()
结果:
斯威夫特 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
斯威夫特 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
斯威夫特 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
如果我使用 -Ounchecked
编译,它似乎是相同的性能。
斯威夫特 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
从 Swift 2.0 到 Swift 3.0 似乎出现了性能倒退,而且我还第一次看到 -O
和 -Ounchecked
之间的差异。
斯威夫特 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 再次提高了性能,同时保持了 -O
和 -Ounchecked
之间的差距。 -O -whole-module-optimization
似乎没有什么不同。
C++
#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;
}
结果:
苹果叮当 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
苹果叮当 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
苹果叮当 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
苹果叮当 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
苹果 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
判决
截至撰写本文时,Swift 的排序速度很快,但在使用 -O
编译时,使用上述编译器 &图书馆。使用 -Ounchecked
,它似乎与 Swift 4.0.2 和 Apple LLVM 9.0.0 中的 C++ 一样快。
从 The Swift Programming Language
:
排序函数 Swift 的标准库提供了一个名为 sort 的函数,它根据您提供的排序闭包的输出对已知类型的值数组进行排序。完成排序过程后,sort 函数返回一个与旧数组具有相同类型和大小的新数组,其元素按正确的排序顺序排列。
sort
函数有两个声明。
允许您指定比较闭包的默认声明:
func sort<T>(array: T[], pred: (T, T) -> Bool) -> T[]
第二个声明只接受一个参数(数组)并且“硬编码以使用小于比较器”。
func sort<T : Comparable>(array: T[]) -> T[]
Example:
sort( _arrayToSort_ ) { $0 > $1 }
我在一个添加了闭包的操场上测试了你的代码的修改版本,这样我就可以更仔细地监视函数,我发现当 n 设置为 1000 时,闭包被调用了大约 11,000 次。
let n = 1000
let x = Int[](count: n, repeatedValue: 0)
for i in 0..n {
x[i] = random()
}
let y = sort(x) { $0 > $1 }
这不是一个高效的功能,我建议使用更好的排序功能实现。
编辑:
我查看了 Quicksort 维基百科页面并为它编写了一个 Swift 实现。这是我使用的完整程序(在操场上)
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
}
将它与 n = 1000 一起使用,我发现
quickSort() 被调用了大约 650 次,进行了大约 6000 次交换,并且进行了大约 10,000 次比较
似乎内置的排序方法是(或接近于)快速排序,而且真的很慢......
2*n*log(n)
。这是对 n = 1000 个元素进行排序的 13815 次比较,因此如果比较函数被调用大约 11000 次,那似乎还不错。
log(n)
算法复杂度通常是指 log base-2。没有说明底数的原因是对数的底数变化定律只引入了一个常数乘数,为了 O 表示法的目的而将其丢弃。
C(n) = 2n ln n ≈ 1.39n log₂ n
。对于 n = 1000,这给出了 C(n) = 13815,它不是“大 O 表示法”。
从 Xcode 7 开始,您可以打开 Fast, Whole Module Optimization
。这应该会立即提高你的表现。
https://i.stack.imgur.com/4VnSy.png
Swift Array 性能重新审视:
我编写了自己的基准测试来比较 Swift 和 C/Objective-C。我的基准计算素数。它使用先前素数的数组来查找每个新候选中的素数,因此速度非常快。但是,它会读取大量数组,而写入数组的次数更少。
我最初针对 Swift 1.2 做了这个基准测试。我决定更新项目并针对 Swift 2.0 运行它。
该项目允许您在使用普通 swift 数组和使用数组语义的 Swift 不安全内存缓冲区之间进行选择。
对于 C/Objective-C,您可以选择使用 NSArrays 或 C malloc'ed 数组。
测试结果似乎与最快、最小的代码优化 ([-0s]) 或最快、积极的 ([-0fast]) 优化非常相似。
在关闭代码优化的情况下,Swift 2.0 的性能仍然很糟糕,而 C/Objective-C 的性能只是稍微慢了一点。
底线是 C malloc 的基于数组的计算是最快的,但幅度不大
当使用最快、最小的代码优化时,带有不安全缓冲区的 Swift 比 C malloc 的数组长大约 1.19X - 1.20X。通过快速、积极的优化,差异似乎略小一些(Swift 比 C.
如果你使用常规的 Swift 数组,与 C 的区别会稍大一些。 (Swift 需要大约 1.22 到 1.23 的时间。)
常规 Swift 数组DRAMATICALLY
比在 Swift 1.2/Xcode 6 中要快。它们的性能非常接近基于 Swift 不安全缓冲区的数组,以至于使用不安全内存缓冲区似乎不再值得麻烦,这是很大的。
顺便说一句,Objective-C NSArray 的性能很糟糕。如果你打算在这两种语言中使用本地容器对象,Swift 会更快。
您可以在 github 上查看我的项目 SwiftPerformanceBenchmark
它有一个简单的用户界面,可以很容易地收集统计数据。
有趣的是,现在在 Swift 中排序似乎比在 C 中要快一些,但这种素数算法在 Swift 中仍然更快。
其他人提到但没有充分指出的主要问题是 -O3
在 Swift 中什么都不做(而且从来没有),所以当用它编译时,它实际上是未优化的(-Onone
)。
选项名称随着时间的推移而变化,因此其他一些答案具有构建选项的过时标志。正确的当前选项(Swift 2.2)是:
-Onone // Debug - slow
-O // Optimised
-O -whole-module-optimization //Optimised across files
整个模块优化的编译速度较慢,但可以跨模块内的文件进行优化,即在每个框架内和实际应用程序代码内,但不能在它们之间进行优化。您应该将其用于任何对性能至关重要的事情)
您还可以禁用安全检查以提高速度,但所有断言和先决条件不仅被禁用,而且在它们正确的基础上进行了优化。如果您曾经遇到过断言,这意味着您陷入了未定义的行为。仅当您确定速度提升对您来说是值得的(通过测试)时,请谨慎使用。如果您确实发现它对某些代码有价值,我建议将该代码分离到一个单独的框架中,并且只禁用该模块的安全检查。
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)
这是我关于快速排序的博客 - Github sample Quick-Sort
您可以在 Partitioning the list 中查看 Lomuto 的分区算法。用斯威夫特写的。
Swift 4.1 引入了新的 -Osize
优化模式。
在 Swift 4.1 中,编译器现在支持一种新的优化模式,可以通过专门的优化来减少代码大小。 Swift 编译器带有强大的优化功能。使用 -O 编译时,编译器会尝试转换代码,以便以最高性能执行。然而,运行时性能的这种改进有时会伴随代码大小的增加。使用新的 -Osize 优化模式,用户可以选择编译为最小代码大小而不是最大速度。要在命令行上启用大小优化模式,请使用 -Osize 而不是 -O。
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