哪些Scala功能性能较差

Scala集合有利于表现力,但不是性能.

考虑：

(1 to 20).map(x => x*x).sum

val a = new Array[Int](20)
var i = 0
while (i < 20) { a(i) = i+1; i += 1 }  // (1 to 20)
i = 0
while (i < 20) { a(i) = a(i)*a(i); i += 1 }   // map(x => x*x)
var s = 0
i = 0
while (i < 20) { s += a(i); i += 1 }  // sum
s

第一个是非常紧凑.第二个快了16倍.整数数学真的很快;拳击和拆箱不是.通用集合代码是通用的,并且依赖于装箱.

Function2仅专注于Int,Long和Double参数.

对基元的任何其他操作都需要装箱.谨防！

假设您想要一个可以切换功能的功能 – 也许您想要大写字母或不大写字母.你试试：

def doOdd(a: Array[Char],f: (Char,Boolean) => Char) = {
  var i = 0
  while (i<a.length) { a(i) = f(a(i),(i&1)==1); i += 1 }
  a
}

然后你

val text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog".toArray
val f = (c: Char,b: Boolean) => if (b) c.toUpper else c.toLower

scala> println( doOdd(text,f).mkString )
tHe qUiCk bRoWn fOx jUmPs oVeR ThE LaZy dOg

好,太棒了！除非我们这样做

trait Func_CB_C { def apply(c: Char,b: Boolean): Char }
val g = new Func_CB_C {
  def apply(c: Char,b: Boolean) = if (b) c.toUpper else c.toLower
}
def doOdd2(a: Array[Char],f: Func_CB_C) = {
  var i = 0
  while (i<a.length) { a(i) = f(a(i),(i&1)==1); i += 1 }
  a
}

代替？突然间它快了3倍.但如果是(Int,Int)=> Int,(或Int / Long / Double参数和Unit / Boolean / Int / Long / Float / Double返回值的任何其他排列),滚动自己是不必要的 – 它是专门的并且以最大速度工作.

仅仅因为你可以轻松并行化并不意味着它是一个好主意.

Scala的并行集合将尝试并行运行您的代码.这取决于你确保有足够的工作,以便并行运行是一件明智的事情.设置线程和收集结果有很多开销.举个例子,

val v = (1 to 1000).to[Vector]
v.map(x => x*(x+1))

与

val u = (1 to 1000).to[Vector].par
u.map(x => x*(x+1))

第二张地图更快,正确,因为它是平行的？

几乎不！由于开销(在我的机器上,结果可能大不相同),它慢了10倍

摘要

除了代码中性能最关键的部分之外,这些只是您通常不必担心的很多问题中的一小部分.有更多的东西,最终你会遇到,但正如我在评论中提到的,它需要一本书来涵盖它们中的一小部分.请注意,任何语言都存在很多性能问题,优化通常很棘手.在重要的地方省力！