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1 案例描述 某日，在JavaEye上看到一道面试题，题目是这样的：请对以下的代码进行优化
Java代码 for (int i = 0; i < 1000; i++) for (int j = 0; j < 100; j++) for (int k = 0; k < 10; k++) testFunction (i, j, k); （注：为了同后面的内容一致，这里对原题目进行了部分修改） 2 案例分析 从给出的代码可知，不论如何优化，testFunction执行的次数都是相同的，该部分不存在优化的可能。那么，代码的优化只能从循环变量i、j、k的实例化、初始化、比较、自增等方面的耗时上进行分析。 首先，我们先分析原题代码循环变量在实例化、初始化、比较、自增等方面的耗时情况： 变量实例化(次数)初始化(次数)比较(次数)自增(次数)i1110001000j100010001000 * 1001000 * 100k1000 * 1001000 * 1001000 * 100 * 101000 * 100 * 10 （注：由于单次耗时视不同机器配置而不同，上表相关耗时采用处理的次数进行说明） 该代码的性能优化就是尽可能减少循环变量i、j、k的实例化、初始化、比较、自增的次数，同时，不能引进其它可能的运算耗时。 3 解决过程 从案例分析，对于原题代码，我们提出有两种优化方案： 3.1 优化方案一 代码如下： Java代码 for (int i = 0; i < 10; i++) for (int j = 0; j < 100; j++) for (int k = 0; k < 1000; k++) testFunction (k, j, i); 该方案主要是将循环次数最少的放到外面，循环次数最多的放里面，这样可以最大程度的（注：3个不同次数的循环变量共有6种排列组合情况，此种组合为最优）减少相关循环变量的实例化次数、初始化次数、比较次数、自增次数，方案耗时情况如下： 变量实例化(次数)初始化(次数)比较(次数)自增(次数)i111010j101010 * 10010 * 100k10 * 10010 * 10010 * 100 * 100010 * 100 * 1000 3.2 优化方案二 代码如下： Java代码 int i, j, k; for (i = 0; i < 10; i++) for (j = 0; j < 100; j++) for (k = 0; k < 1000; k++) testFunction (k, j, i); 该方案在方案一的基础上，将循环变量的实例化放到循环外，这样可以进一步减少相关循环变量的实例化次数，方案耗时情况如下： 变量实例化(次数)初始化(次数)比较(次数)自增(次数)i111010j11010 * 10010 * 100k110 * 10010 * 100 * 100010 * 100 * 1000 4 解决结果 那么，提出的优化方案是否如我们分析的那样有了性能上的提升了呢？我们编写一些测试代码进行验证，数据更能说明我们的优化效果。 4.1 测试代码 Java代码 public static void testFunction(int i, int j, int k) { System.out.print(""); // 注：该方法不影响整体优化，这里只有简单输出 } public static void testA() { long start = System.nanoTime(); for (int i = 0; i < 1000; i++) for (int j = 0; j < 100; j++) for (int k = 0; k < 10; k++) testFunction(i, j, k); System.out.println("testA time>>" + (System.nanoTime() - start)); } public static void testB() { long start = System.nanoTime(); for (int i = 0; i < 10; i++) for (int j = 0; j < 100; j++) for (int k = 0; k < 1000; k++) testFunction(k, j, i); System.out.println("testB time>>" + (System.nanoTime() - start)); } public static void testC() { long start = System.nanoTime(); int i; int j; int k; for (i = 0; i < 10; i++) for (j = 0; j < 100; j++) for (k = 0; k < 1000; k++) testFunction(k, j, i); System.out.println("testC time>>" + (System.nanoTime() - start)); } 4.2 测试结果 1、测试机器配置：Pentium(R) Dual-Core CPU E5400 @2.70GHz 2.70GHz, 2GB内存； 2、循环变量i、j、k循环次数分别为10、100、1000，进行5组测试，测试结果如下： 第1组第2组第3组第4组第5组原方案171846271173250166173910870173199875173725328方案一168839312168466660168372616168310190168041251方案二168001838169141906168230655169421766168240748 从上面的测试结果来看，优化后的方案明显性能优于原方案，达到了优化的效果。但优化方案二并没有如我们预期的优于方案一，其中第2、4、5组的数据更是比方案一差，怀疑可能是循环次数太少，以及测试环境相关因素影响下出现的结果。 3、重新调整循环变量i、j、k循环次数分别为20、200、2000，进行5组测试，测试结果如下： 第1组第2组第3组第4组第5组原方案13553972031358978176135812828113501936821354786598方案一13434827041348410388134397803713479191561340697793方案二13424275281343897887134266246213421240481336266453 从上面的测试结果来看，优化后的方案基本符合我们的预期结果。 5 总结 从案例分析和解决过程中的三个表的分析可知，优化方案一和优化方案二的性能都比原代码的性能好，其中优化方案二的性能是最好的。在嵌套For循环中，将循环次数多的循环放在内侧，循环次数少的循环放在外侧，其性能会提高；减少循环变量的实例化，其性能也会提高。从测试数据可知，对于两种优化方案，如果在循环次数较少的情况下，其运行效果区别不大；但在循环次数较多的情况下，其效果就比较明显了。 6 参考资料 [1] http://www.javaeye.com/topic/762312 [2] http://www.javaeye.com/topic/632481
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双for循环嵌套，优化原则：外小内大。
