三元运算符的速度是如果-否则块的两倍？
我到处都读到，三元运算符应该比其等价的if-else块快，或者至少与之相同。
然而，我做了以下测试，发现情况并非如此：
Random r = new Random();
int[] array = new int[20000000];
for(int i = 0; i < array.Length; i++)
{
array[i] = r.Next(int.MinValue, int.MaxValue);
}
Array.Sort(array);
long value = 0;
DateTime begin = DateTime.UtcNow;
foreach (int i in array)
{
if (i > 0)
{
value += 2;
}
else
{
value += 3;
}
// if-else block above takes on average 85 ms
// OR I can use a ternary operator:
// value += i > 0 ? 2 : 3; // takes 157 ms
}
DateTime end = DateTime.UtcNow;
MessageBox.Show("Measured time: " + (end-begin).TotalMilliseconds + " ms.\r\nResult = " + value.ToString());
我的计算机运行上面的代码花了85毫秒。但是如果我注释掉if-ore块，并取消注释三元运算符行，大约需要157毫秒。
为什么会发生这种情况？
共有3个答案
这种差异实际上与if/else与trialum没有多大关系。
看看这些紧张不安的分解（我在这里不再赘述，请看@280Z28的答案），原来你是在比较苹果和桔子。在一种情况下，使用常量值创建两个不同的操作，选择哪一个取决于条件，在另一种情况下，创建一个要添加的值取决于条件的操作。
如果你想真正比较If/else和Trialum，这将是一个更公平的比较（现在两者都会同样“慢”，或者我们甚至可以说Trialum会快一点）：
int diff;
if (i > 0)
diff = 2;
else
diff = 3;
value += diff;
vs。
value += i > 0 ? 2 : 3;
现在，if/else的反汇编如下所示。请注意，这比三元情况更糟糕，因为它也停止使用循环变量（i）的寄存器。
if (i > 0)
0000009d cmp dword ptr [ebp-20h],0
000000a1 jle 000000AD
{
diff = 2;
000000a3 mov dword ptr [ebp-24h],2
000000aa nop
000000ab jmp 000000B4
}
else
{
diff = 3;
000000ad mov dword ptr [ebp-24h],3
}
value += diff;
000000b4 mov eax,dword ptr [ebp-18h]
000000b7 mov edx,dword ptr [ebp-14h]
000000ba mov ecx,dword ptr [ebp-24h]
000000bd mov ebx,ecx
000000bf sar ebx,1Fh
000000c2 add eax,ecx
000000c4 adc edx,ebx
000000c6 mov dword ptr [ebp-18h],eax
000000c9 mov dword ptr [ebp-14h],edx
000000cc inc dword ptr [ebp-28h]
编辑：所有更改...见下文。
我无法在x64 CLR上复制您的结果，但我可以在x86上复制。在x64上，我可以看到条件运算符和if/else之间有一个很小的差异（小于10%），但它比您看到的要小得多。
我做了以下潜在的更改：
- 在控制台应用程序中运行
- 使用
/o /debug-构建，并在调试器外部运行 - 运行两段代码一次以JIT它们，然后多次以提高准确性
- 使用
秒表
平台：x64的结果（无“忽略”行）：
if/else with 1 iterations: 17ms
conditional with 1 iterations: 19ms
if/else with 1000 iterations: 17875ms
conditional with 1000 iterations: 19089ms
使用x86平台的结果（不带“忽略”行）：
if/else with 1 iterations: 18ms
conditional with 1 iterations: 49ms
if/else with 1000 iterations: 17901ms
conditional with 1000 iterations: 47710ms
我的系统详细信息：
- x64 i7-2720QM CPU@2.20GHz
- 64位Windows 8
- 。净额4.5
因此，与以前不同的是，我认为您看到了真正的不同——这都与x86 JIT有关。我不想确切地说是什么导致了这种差异——如果我可以进入cordbg，我可能会在稍后更新帖子，提供更多详细信息：）
有趣的是，没有先对数组进行排序，我最终得到的测试大约需要4.5倍的时间，至少在x64上是这样。我猜这与分支预测有关。
代码：
using System;
using System.Diagnostics;
class Test
{
static void Main()
{
Random r = new Random(0);
int[] array = new int[20000000];
for(int i = 0; i < array.Length; i++)
{
array[i] = r.Next(int.MinValue, int.MaxValue);
}
Array.Sort(array);
// JIT everything...
RunIfElse(array, 1);
RunConditional(array, 1);
// Now really time it
RunIfElse(array, 1000);
RunConditional(array, 1000);
}
static void RunIfElse(int[] array, int iterations)
{
long value = 0;
Stopwatch sw = Stopwatch.StartNew();
for (int x = 0; x < iterations; x++)
{
foreach (int i in array)
{
if (i > 0)
{
value += 2;
}
else
{
value += 3;
}
}
}
sw.Stop();
Console.WriteLine("if/else with {0} iterations: {1}ms",
iterations,
sw.ElapsedMilliseconds);
// Just to avoid optimizing everything away
Console.WriteLine("Value (ignore): {0}", value);
}
static void RunConditional(int[] array, int iterations)
{
long value = 0;
Stopwatch sw = Stopwatch.StartNew();
for (int x = 0; x < iterations; x++)
{
foreach (int i in array)
{
value += i > 0 ? 2 : 3;
}
}
sw.Stop();
Console.WriteLine("conditional with {0} iterations: {1}ms",
iterations,
sw.ElapsedMilliseconds);
// Just to avoid optimizing everything away
Console.WriteLine("Value (ignore): {0}", value);
}
}
为了回答这个问题，我们将检查X86和X64 JIT为每种情况生成的汇编代码。
32: foreach (int i in array)
0000007c 33 D2 xor edx,edx
0000007e 83 7E 04 00 cmp dword ptr [esi+4],0
00000082 7E 1C jle 000000A0
00000084 8B 44 96 08 mov eax,dword ptr [esi+edx*4+8]
33: {
34: if (i > 0)
00000088 85 C0 test eax,eax
0000008a 7E 08 jle 00000094
35: {
36: value += 2;
0000008c 83 C3 02 add ebx,2
0000008f 83 D7 00 adc edi,0
00000092 EB 06 jmp 0000009A
37: }
38: else
39: {
40: value += 3;
00000094 83 C3 03 add ebx,3
00000097 83 D7 00 adc edi,0
0000009a 42 inc edx
32: foreach (int i in array)
0000009b 39 56 04 cmp dword ptr [esi+4],edx
0000009e 7F E4 jg 00000084
30: for (int x = 0; x < iterations; x++)
000000a0 41 inc ecx
000000a1 3B 4D F0 cmp ecx,dword ptr [ebp-10h]
000000a4 7C D6 jl 0000007C
59: foreach (int i in array)
00000075 33 F6 xor esi,esi
00000077 83 7F 04 00 cmp dword ptr [edi+4],0
0000007b 7E 2D jle 000000AA
0000007d 8B 44 B7 08 mov eax,dword ptr [edi+esi*4+8]
60: {
61: value += i > 0 ? 2 : 3;
00000081 85 C0 test eax,eax
00000083 7F 07 jg 0000008C
00000085 BA 03 00 00 00 mov edx,3
0000008a EB 05 jmp 00000091
0000008c BA 02 00 00 00 mov edx,2
00000091 8B C3 mov eax,ebx
00000093 8B 4D EC mov ecx,dword ptr [ebp-14h]
00000096 8B DA mov ebx,edx
00000098 C1 FB 1F sar ebx,1Fh
0000009b 03 C2 add eax,edx
0000009d 13 CB adc ecx,ebx
0000009f 89 4D EC mov dword ptr [ebp-14h],ecx
000000a2 8B D8 mov ebx,eax
000000a4 46 inc esi
59: foreach (int i in array)
000000a5 39 77 04 cmp dword ptr [edi+4],esi
000000a8 7F D3 jg 0000007D
57: for (int x = 0; x < iterations; x++)
000000aa FF 45 E4 inc dword ptr [ebp-1Ch]
000000ad 8B 45 E4 mov eax,dword ptr [ebp-1Ch]
000000b0 3B 45 F0 cmp eax,dword ptr [ebp-10h]
000000b3 7C C0 jl 00000075
32: foreach (int i in array)
00000059 4C 8B 4F 08 mov r9,qword ptr [rdi+8]
0000005d 0F 1F 00 nop dword ptr [rax]
00000060 45 85 C9 test r9d,r9d
00000063 7E 2B jle 0000000000000090
00000065 33 D2 xor edx,edx
00000067 45 33 C0 xor r8d,r8d
0000006a 4C 8B 57 08 mov r10,qword ptr [rdi+8]
0000006e 66 90 xchg ax,ax
00000070 42 8B 44 07 10 mov eax,dword ptr [rdi+r8+10h]
33: {
34: if (i > 0)
00000075 85 C0 test eax,eax
00000077 7E 07 jle 0000000000000080
35: {
36: value += 2;
00000079 48 83 C5 02 add rbp,2
0000007d EB 05 jmp 0000000000000084
0000007f 90 nop
37: }
38: else
39: {
40: value += 3;
00000080 48 83 C5 03 add rbp,3
00000084 FF C2 inc edx
00000086 49 83 C0 04 add r8,4
32: foreach (int i in array)
0000008a 41 3B D2 cmp edx,r10d
0000008d 7C E1 jl 0000000000000070
0000008f 90 nop
30: for (int x = 0; x < iterations; x++)
00000090 FF C1 inc ecx
00000092 41 3B CC cmp ecx,r12d
00000095 7C C9 jl 0000000000000060
59: foreach (int i in array)
00000044 4C 8B 4F 08 mov r9,qword ptr [rdi+8]
00000048 45 85 C9 test r9d,r9d
0000004b 7E 2F jle 000000000000007C
0000004d 45 33 C0 xor r8d,r8d
00000050 33 D2 xor edx,edx
00000052 4C 8B 57 08 mov r10,qword ptr [rdi+8]
00000056 8B 44 17 10 mov eax,dword ptr [rdi+rdx+10h]
60: {
61: value += i > 0 ? 2 : 3;
0000005a 85 C0 test eax,eax
0000005c 7F 07 jg 0000000000000065
0000005e B8 03 00 00 00 mov eax,3
00000063 EB 05 jmp 000000000000006A
00000065 B8 02 00 00 00 mov eax,2
0000006a 48 63 C0 movsxd rax,eax
0000006d 4C 03 E0 add r12,rax
00000070 41 FF C0 inc r8d
00000073 48 83 C2 04 add rdx,4
59: foreach (int i in array)
00000077 45 3B C2 cmp r8d,r10d
0000007a 7C DA jl 0000000000000056
57: for (int x = 0; x < iterations; x++)
0000007c FF C1 inc ecx
0000007e 3B CD cmp ecx,ebp
00000080 7C C6 jl 0000000000000048
第一：为什么X86代码比X64慢这么多？
这是由于代码的以下特征造成的：
- X64有几个附加寄存器可用，每个寄存器为64位。这允许X64 JIT完全使用寄存器执行内部循环，而不是从阵列加载i，而X86 JIT在循环中放置多个堆栈操作（内存访问）
- 值是64位整数，在X86上需要2条机器指令（
添加，后跟adc），但在X64上只需要1条（添加）
第二：为什么三元运算符在X86和X64上都较慢？
这是由于影响JIT优化器的操作顺序存在细微差异。为了对三元运算符进行JIT，而不是在机器指令本身中直接对2和3进行编码，JIT会创建一个中间变量（在寄存器中）来保存结果。然后将该寄存器从32位符号扩展到64位，然后将其添加到值中。由于所有这些都是在X64的寄存器中执行的，尽管三元运算符的复杂性显著增加，但净影响在某种程度上是最小化的。
另一方面，X86 JIT受到的影响更大，因为在内部循环中添加新的中间值会导致它“溢出”另一个值，从而导致内部循环中至少有2次额外的内存访问（请参阅X86三元代码中对ebp-14h的访问）。
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