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我一直在尝试对我为使用 Golang 练习而编写的 Radix Tree 实现进行基准测试。

但是我在“我应该如何对其进行基准测试？”上遇到了一个问题。在下面的代码中显示了两种情况，或者说我想对 LookUp 函数进行基准测试的不同方式。

  • 案例1：使用树上存在的一个字节片，这意味着它将通过所有子节点等成功查找......

  • 案例 2：使用 func 从树中的现有数据生成随机切片，这意味着它也将成功查找...

我知道时间花费将取决于树的深度......我认为案例 2 是否接近现实世界的实现？

问题：哪种情况对基准测试更有效或更有用？

基准：

func BenchmarkLookUp(b *testing.B) {
    radix := New()
    insertData(radix, sampleData2)

    textToLookUp := randomBytes()

    for i := 0; i < b.N; i++ {
        radix.LookUp(textToLookUp) // Case 1 
        //radix.LookUp(randomBytes()) // Case 2
    }
}

func randomBytes() []byte {
    strings := sampleData2()
    return []byte(strings[random(0, len(strings))])
}

func sampleData2() []string {
    return []string{
        "romane",
        "romanus",
        "romulus",
        ...
    }
}

结果案例一：

PASS
BenchmarkLookUp-4       10000000               146 ns/op
ok      github.com/falmar/goradix       2.068s
PASS
BenchmarkLookUp-4       10000000               149 ns/op
ok      github.com/falmar/goradix       2.244s

结果案例2：

PASS
BenchmarkLookUp-4        3000000               546 ns/op
ok      github.com/falmar/goradix       3.094s
PASS
BenchmarkLookUp-4        3000000               538 ns/op
ok      github.com/falmar/goradix       4.481s

不匹配时的结果：

PASS
BenchmarkLookUp-4       10000000               194 ns/op
ok      github.com/falmar/goradix       3.189s
PASS
BenchmarkLookUp-4       10000000               191 ns/op
ok      github.com/falmar/goradix       3.243s
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1 回答 1

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如果您的基准是随机的，那么从一次运行到下一次比较不同实现之间的性能将变得非常困难。

相反，静态实现一些不同的基准案例，这些案例强调算法的不同领域。这些案例应该代表不同的场景，例如没有匹配项的情况（就像您已经拥有的那样），源数据中有很多项目将在查找中返回的情况，有很多项目的情况和只有 1 件商品将被退回，等等。

于 2016-05-16T06:23:08.130 回答