stream.max（）はstream.reduce（）よりも常に高速ですか？

Question

これは実行時間を把握するための理想的な方法ではないかもしれませんが、私は基本的に私がここでやろうとしていますが、最も古いPersonを見つけて、それが要した時間をプリントアウトされ、この次のコードスニペット

// List of persons with name and age 
    List<Person> persons = new ArrayList<>();  

    // Adding 10,000 objects 
    for(int i = 0 ; i < 10000 ; i ++) { 
     Person p = new Person(); 
     p.setName("Person " + i); 
     p.setAge(i); 
     persons.add(p); 
    } 

    long time1 = System.nanoTime(); 
    System.out.println("Time before steram.reduce()" + time1); 
    Optional<Person> o1 = Optional<Person> o1 = persons.stream().reduce(BinaryOperator.maxBy(Comparator.comparingInt(p -> p.getAge()))); 
    long time2 = System.nanoTime(); 
    System.out.println(o1.get() + "\nTime after stream.reduce() " + time2); 
    System.out.println("**** Rough execution time for stream.reduce() : " + (time2 - time1) + " nano secs"); 


    long time3 = System.nanoTime(); 
    System.out.println("Time before stream.max() " + time3); 
    Optional<Person> o2 = persons.stream().max((p01, p02) -> p01.getAge() - p02.getAge()); 
    long time4 = System.nanoTime(); 
    System.out.println(o2.get() + "\nTime after stream.max() " + time4); 
    System.out.println("**** Rough execution time for stream.max() : " + (time4 - time3) + " nano secs"); 

を持っていますstream.reduce()とstream.max()を使って調べてください。

出力

Time before steram.reduce()8834253431112 
[ Person 9999, 9999] 
Time after stream.reduce() 8834346269743 
**** Rough execution time for stream.reduce() : 92838631 nano secs 
Time before stream.max() 8834346687875 
[ Person 9999, 9999] 
Time after stream.max() 8834350117000 
**** Rough execution time for stream.max() : 3429125 nano secs 

P.S.私はstream.max()とstream.reduce()の順番を変えてこのコードを複数回実行し、stream.max()よりも出力を生成するのにかなり時間がかかります。

だからstream.max()常にstream.reduce()より速いですか？はいの場合は、いつstream.reduce()を使用しますか？

Answer 1

reduce関数は、各繰り返しで2回評価するので、コンパイラの最適化によって結果が遅くなり、コードを再構成して結果を確認するのは、getAgeです。

また、Stream.maxは、組み込みのVM最適化の恩恵を受ける可能性があります。そのため、同等の機能を実装する代わりに、常に組み込み関数を使用する必要があります。次のように

Answer 2

ReferencePipeline implementation of maxに見えます：

public final Optional<P_OUT> max(Comparator<? super P_OUT> comparator) { 
    return reduce(BinaryOperator.maxBy(comparator)); 
} 

だから、あなたが観察し、パフォーマンスの違いは、パフォーマンスを測定するために使用したアプローチの単なるアーティファクトです。

または、より明確に：答えはいいえです。「常により速い」とは限りません。

---

編集：は参考のために、ここにコードの微調整バージョンです。異なる数の要素のテストを繰り返し実行します。 これはまだ本当の、信頼性（マイクロ）ベンチマーク、一度だけ全部を実行するよりも、より信頼できるものではありません。

import java.util.ArrayList; 
import java.util.List; 
import java.util.Optional; 

public class MaxReducePerformance 
{ 
    public static void main(String[] args) 
    { 
     for (int n=500000; n<=5000000; n+=500000) 
     { 
      List<Person> persons = new ArrayList<>(); 
      for (int i = 0; i < n; i++) 
      { 
       Person p = new Person(); 
       p.setName("Person " + i); 
       p.setAge(i); 
       persons.add(p); 
      } 

      System.out.println("For " + n); 

      long time1 = System.nanoTime(); 
      Optional<Person> o1 = persons.stream().reduce((p01, p02) -> 
      { 
       if (p01.getAge() < p02.getAge()) 
        return p02; 
       return p01; 
      }); 
      long time2 = System.nanoTime(); 
      double d0 = (time2 - time1)/1e9; 
      System.out.println("Reduce: "+d0+" seconds, " + o1); 

      long time3 = System.nanoTime(); 
      Optional<Person> o2 =persons.stream().max(
       (p01, p02) -> p01.getAge() - p02.getAge()); 
      long time4 = System.nanoTime(); 
      double d1 = (time4 - time3)/1e9; 
      System.out.println("Max : "+d1+" seconds, " + o2); 
     } 

    } 
} 


class Person 
{ 
    String name; 
    int age; 

    void setName(String name) 
    { 
     this.name = name; 
    } 

    void setAge(int age) 
    { 
     this.age = age; 
    } 

    int getAge() 
    { 
     return age; 
    } 

} 

出力が継続時間は基本的に同じであることを示す必要があります。