本文深入探讨了 Node.js 和 Rust 在动态规划问题 "grid Traveler" 中 memoization 性能的差异。通过分析 V8 引擎的内联缓存优化机制，揭示了为何在特定场景下 Node.js 的性能表现优于 Rust。同时，提供了优化 Rust 代码的建议，包括使用更高效的哈希表和避免单一键值查找，从而提升 Rust 代码的性能。
在动态规划中，memoization 是一种常见的优化技术，用于存储昂贵函数调用的结果，并在相同的输入再次出现时返回缓存的结果。然而，不同编程语言和运行时的实现细节会对 memoization 的性能产生显著影响。本文将分析一个关于 Node.js 和 Rust 在 "grid Traveler" 问题中使用 memoization 的性能对比案例，并深入探讨其背后的原因。
"grid Traveler" 问题描述如下：给定一个 m x n 的网格，从左上角出发，每次只能向右或向下移动，求到达右下角的路径总数。使用动态规划和 memoization 可以有效地解决这个问题。
在提供的案例中，相同的 grid 函数分别用 JavaScript (Node.js) 和 Rust 实现，并使用 memoization 进行优化。令人惊讶的是，在基准测试中，Node.js 的性能竟然优于 Rust。
Node.js 代码：
const grid = (m, n, memo) => {
const key = m + ',' + n;
if (key in memo) return memo[key]
const max = Math.max(m, n)
const min = Math.min(m, n)
const d = Array.from({ length: max }, () => 1)
for (let i = 1; i < min; i++) {
for (let j = i; j < max; j++) {
const index = j
if (i === j) {
d[index] *= 2
} else {
d[index] = d[index] + d[index - 1]
}
}
}
memo[key] = d[max - 1]
return d[max - 1]
}
let start = new Date().getTime()
const memo = {}
for (let i = 0; i < 10_000_000; i++) {
grid(18, 18, memo)
}
console.log(new Date().getTime() - start)Rust 代码：
use std::collections::hash_map::Entry;
use std::collections::HashMap;
use std::time::SystemTime;
fn grid(m: &usize, n: &usize, memo: &mut HashMap<String, u64>) -> u64 {
let key = m.to_string() + "," + &n.to_string();
match memo.entry(key) {
Entry::Occupied(x) => *x.get(),
Entry::Vacant(v) => {
let max: &usize;
let min: &usize;
if m > n {
max = &m;
min = &n;
} else {
max = &n;
min = &m;
}
let mut d = Vec::<u64>::with_capacity(*max);
for _ in 0..*max {
d.push(1);
}
for i in 1..*min {
for j in i..*max {
if i == j {
d[j] *= 2;
} else {
d[j] = d[j] + d[j - 1];
}
}
}
v.insert(d[*max - 1]);
return d[*max - 1];
}
}
}
fn main() {
let start = SystemTime::now();
let mut memo = HashMap::<String, u64>::new();
let m = 18;
let n = 18;
for _ in 0..10_000_000 {
grid(&m, &n, &mut memo);
}
println!("{}", start.elapsed().unwrap().as_millis());
}原因分析：V8 引擎的内联缓存优化
Node.js 使用 V8 引擎，V8 引擎具有强大的优化能力，其中之一就是内联缓存（Inline Caching）。由于在基准测试中，grid 函数始终使用相同的键 (18, 18) 调用，V8 引擎会将 memo 对象的查找优化为直接的字段偏移访问，这几乎是零成本的。
简单来说，V8 会 "记住" memo 对象中特定键的位置，下次访问时直接跳转到该位置，而无需进行完整的哈希表查找。
Rust 的哈希表查找
相比之下，Rust 的 HashMap 每次查找都需要进行完整的哈希表查找过程，这涉及到计算哈希值、查找桶、比较键等步骤，开销相对较大。
为了提升 Rust 代码的性能，可以考虑以下优化策略：
使用更高效的哈希表： std::collections::HashMap 是一个通用的哈希表实现，可以尝试使用更快的哈希表实现，例如 rustc_hash::FxHashMap。FxHashMap 使用更快的哈希算法，并且针对小键进行了优化。
use rustc_hash::FxHashMap;
fn main() {
let start = Instant::now();
let mut memo = FxHashMap::<(usize, usize), u64>::default();
for _ in 0..100_000_000 {
grid(18, 18, &mut memo);
}
println!("{}", start.elapsed().as_millis());
}避免字符串键： 在 Rust 代码中，使用字符串作为哈希表的键会带来额外的字符串创建和比较开销。可以考虑使用元组 (usize, usize) 作为键，避免字符串操作。
use std::collections::hash_map::Entry;
use std::time::Instant;
use rustc_hash::FxHashMap;
fn grid(m: usize, n: usize, memo: &mut FxHashMap<(usize, usize), u64>) -> u64 {
let key: (usize, usize) = (m, n);
match memo.entry(key) {
Entry::Occupied(x) => *x.get(),
Entry::Vacant(v) => {
let max: &usize;
let min: &usize;
if m > n {
max = &m;
min = &n;
} else {
max = &n;
min = &m;
}
let mut d = Vec::<u64>::with_capacity(*max);
for _ in 0..*max {
d.push(1);
}
for i in 1..*min {
for j in i..*max {
if i == j {
d[j] *= 2;
} else {
d[j] = d[j] + d[j - 1];
}
}
}
v.insert(d[*max - 1]);
return d[*max - 1];
}
}
}
fn main() {
let start = Instant::now();
let mut memo = FxHashMap::<(usize, usize), u64>::default();
for _ in 0..100_000_000 {
grid(18, 18, &mut memo);
}
println!("{}", start.elapsed().as_millis());
}使用变量 m 和 n: 避免直接使用常量 18 作为 grid 函数的参数，而是使用变量 m 和 n。这可以防止 V8 引擎过度优化，使性能瓶颈转移到计算部分。
Node.js 和 Rust 在 memoization 性能上的差异，突显了理解底层运行时优化机制的重要性。V8 引擎的内联缓存优化在特定场景下可以显著提升性能，但同时也可能掩盖代码本身的性能瓶颈。在选择编程语言和优化策略时，需要综合考虑应用场景、运行时特性和代码复杂性等因素。通过选择合适的数据结构、优化算法和利用特定语言的特性，可以最大限度地提升程序的性能。
以上就是Node.js 与 Rust 性能对比：深入理解 Memoization 优化的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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