Python を Go に書き換えるとどれくらい速くなる？ 7つの言語で Dijkstra の実行速度を比較 - Qiita
Python を Go に書き換えるとどれくらい速くなる？ 7つの言語で Dijkstra の実行速度を比較KotlinRustベンチマークJuliaDijkstra これは何 最短経路探索のアルゴリズムを使っていくつかの言語の性能がどれくらい違うかを調べてみました。 Python は手軽に実装できるけど遅い、Go は 早いけど C++ よりは遅い? 本当? のような疑問を一定解消したかったというのが動機です。 前提条件など 対象とする言語 本命 Go, Rust, C++ 興味本位 Julia Python より段違いに早ければもう少し掘ってみたい 興味本位 Kotlin 意外とトップ集団に肉薄するのではないか 参考 Python JavaScript 性能差のイメージとしては Rust == C++ > Go >> Kotlin >>> JavaScript > Python == J
Haskell vs F# その後 - Life Goes On
mkotha さんに直してもらったりして、Haskellのコードはだいぶ速くなりました。どうも２重ループの内側がボトルネックのようなので、そこを展開して、データ構造も変えて、UNPACKプラグマは効くので残して、正格評価を１ヶ所だけ。性能と可読性のバランスがそこそことれたかなと思ってます。C++ や F# のコードにも同じような改修を加えたら、Haskell はまた抜かれてしまいました。まぁでも、目くじら立てるほどの差でもないので、そのままにしています。 実行環境が Windows というアドバンテージがあるとはいえ、C++ も超える F# の健闘が光ります。明示的な副作用がない関数プログラミングでこれだけ速いとうれしい。コード書いてても気持ちがいいし、Microsoft でなければもっと流行っていいはず。 最終形のコードを以下に載せておきます。 ついでに Scala でも書いてみました。
コンパイラを変えるだけでパフォーマンス向上、インテル コンパイラーの実力を見る | OSDN Magazine
「よりパフォーマンスの高いプログラムを作成するにはアセンブラを駆使すべし」という話を聞いたことがある人も多いだろう。これは、C/C++言語で記述されたプログラムには冗長な部分があるため、ノウハウを持つプログラマがアセンブラでチューニングしたプログラムの方が高いパフォーマンスを得られる、ということであった。しかし、現在では必ずしもこのことは当てはまらなくなっている。その理由は、コンパイラの進化と、CPUおよびPCアーキテクチャの複雑化にある。 最近のコンパイラのほとんどは最適化機能と呼ばれる、ソースコードをより効率の良い形に自動変換する機能を備えている。基本的な最適化の例としては、プログラム内で実際には使われていない処理の省略や、冗長なforループの自動展開などが挙げられるが、最近ではこのほかにも高速に処理を行えるようプログラムの実行順序を入れ替えたり、頻繁に呼び出される関数を自動的にインラ
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