Будет генерировать проблемы производительности с использованием функций этого стиля ?:
*fun sqrt(x: Float) = Math.sqrt(x.toDouble()).toFloat()* *fun cos(angle: Float) = Math.cos(angle.toDouble()).toFloat()* *fun sin(angle: Float) = Math.sin(angle.toDouble()).toFloat()* для его использования с помощью Floats:
*sqrt(45.0f)* *cos(1.58f)* *sin(0.28f)*
вместо гораздо более многословного:
*Math.sqrt(45.0f.toDouble()).toFloat()* *Math.cos(1.58f.toDouble()).toFloat()* *Math.sin(0.28f.toDouble()).toFloat()*
Приветствия и благодарности заранее
В использовании оберток не должно быть проблем с производительностью.
Производительность может быть немного меньше из-за вызова этих функций (они статически отправляются, как и любые утилиты).
Если вы используете обертки в горячем коде, вы можете их встроить:
inline fun sqrt(x: Float) = Math.sqrt(x.toDouble()).toFloat()
Для встроенных функций байтовый код не отличается от того, который генерирует Java.
Я думаю, что нет проблемы с использованием класса Math . В более ранних версиях Android существовал класс android.util.FloatMath, который обрабатывает арифметику float, но общий класс Math выполняется быстрее, и класс устарел.
Исторически эти методы были быстрее, чем эквивалентные двойные математические методы. В версиях Android с JIT они стали медленнее и с тех пор были повторно реализованы для переноса вызовов в Math. Математика должна использоваться в предпочтении. Все методы были удалены из общедоступного API в версии 23.
http://developer.android.com/reference/android/util/FloatMath.html
Насколько я понимаю, производительность измеряется сложностью алгоритма.
Алгоритм над массивом из n элементов, выполняющий по 1 операции на каждом, называется сложностью O (n).
Такая же сложность алгоритма, выполняющая 3 операции для каждого элемента, по-прежнему равна O (n)
Фиксированная операция, например .toFloat или .toDouble() , не повлияет на производительность, поскольку это сложность O (1).
На самом деле, пытаясь:
var iniTemp = System.currentTimeMillis() for (i in 1..10000000) sqrt(755.369f) d((System.currentTimeMillis() - iniTemp).toString())
407 milisecs
а также:
var iniTemp = System.currentTimeMillis() for (i in 1..10000000) Math.sqrt(755.369f.toDouble()).toFloat() d((System.currentTimeMillis() - iniTemp).toString())
317 милисек
как в более раннем Nexus 7
благодаря