Go中和与回报的高性能计算

Question

我正在写一个金融图书馆，目的是让戈朗的表现最好。

函数Re计算浮动列表的返回，函数 sum 计算浮动列表的和。

//Calculate returns
func Re(data []float64) []float64 {

    re_ := make([]float64, len(data))
    for i := 1; i < len(data); i++ {
        re_[i] = ( (data[i]/data[i-1])-1)
    }

    return re_
}

// sum of float64 list
func Sum(floatList []float64) float64 {

    var totalx float64
    for _, valuex := range floatList {
        totalx += valuex
    }

    return totalx
}

对这两个函数是否还有进一步的优化，或者另一种更有表现力的方法来编写它们？

Answer 1

在Go中，当您想要度量函数性能时，请使用Go testing包来运行基准测试。

例如,

returns.go：

package finance

// Calculate returns
func Re(data []float64) []float64 {
    var re []float64
    if len(data) > 0 {
        re = make([]float64, len(data))
    }
    for i := 1; i < len(data); i++ {
        if data[i-1] != 0 {
            re[i] = (data[i] / data[i-1]) - 1
        }
    }
    return re
}

// Calculate sum
func Sum(data []float64) float64 {
    var sum float64
    for _, x := range data {
        sum += x
    }
    return sum
}

returns_test.go：

package finance

import "testing"

func BenchmarkRe(b *testing.B) {
    data := make([]float64, 5*12)
    for i := range data {
        data[i] = float64(i)
    }
    b.ResetTimer()
    for N := 0; N < b.N; N++ {
        Re(data)
    }
}

func BenchmarkSum(b *testing.B) {
    data := make([]float64, 5*12)
    for i := range data {
        data[i] = float64(i)
    }
    b.ResetTimer()
    for N := 0; N < b.N; N++ {
        Sum(data)
    }
}

输出：

$ go test returns.go returns_test.go -bench=. -benchmem
BenchmarkRe-4     7545566   156 ns/op     480 B/op    1 allocs/op
BenchmarkSum-4   28272992    41.5 ns/op     0 B/op    0 allocs/op
$

我看了一些其他的选择，但那是最快的。

注意:我修正了你的除以零错误。