Czas wykonania i pomiar

Julia średnio zaawansowana

Anthony Markham

Quantitative Developer

Wstępna definicja funkcji

Problemy mają wiele rozwiązań, ale jedno z nich jest zazwyczaj optymalne
Duże zużycie pamięci i długi czas wykonania frustruje użytkowników i programistów
Pętle są częstą przyczyną niskiej wydajności i długiego czasu wykonania

function my_function()
  x = Vector{Char}()
  for i in "Anthony"
    push!(x, i)
  end
  println(x)
end

['A', 'n', 't', 'h', 'o', 'n', 'y']

Zalety:

Wady:

@time my_function()

@time my_function()

0.278266 seconds (110.66 k allocations: 6.343 MiB, 99.79% compilation time)

0.000493 seconds (100 allocations: 3.281 KiB)

Dlaczego @benchmark zamiast @time?

Najbardziej elastyczna opcja – wiele parametrów do dostosowania, np. liczba samples.
Szczegółowe statystyki czasu wykonania (zakres, mediana, średnia).

@benchmark my_function

Julia średnio zaawansowana