Cappuccino : Local Variables & Performance

Patrick_DK 2003-01-17 03:14:20
/**
* File LocalVariablePerformancer.java
* Date 2003-1-17
* Time 14:56:29
*
*/
package org.jfml.cappuccino;

/**
* 如果您频繁存取变量,就需要考虑从何处存取这些变量。
* 变量是 static 变量,还是堆栈变量,或者是类的实例变量?
* 变量的存储位置对存取它的代码的性能有明显的影响?
*
* Method void stackAccess(int)
* 0 iconst_0 //将 0 压入堆栈。
* 1 istore_2 //弹出 0 并将它存储在局部分变量表中索引为 2 的位置 (j)。
* 2 iconst_0 //压入 0。
* 3 istore_3 //弹出 0 并将它存储在局部变量表中索引为 3 的位置 (i)。
* 4 goto 13 //跳至位置 13。
* 7 iinc 2 1 //将存储在索引 2 处的 j 加 1。
* 10 iinc 3 1 //将存储在索引 3 处的 i 加 1。
* 13 iload_3 //压入索引 3 处的值 (i)。
* 14 iload_1 //压入索引 1 处的值 (val)。
* 15 if_icmplt 7 //弹出 i 和 val。如果 i 小于 val,则跳至位置 7。
* 18 return //返回调用方法。
*
* Method void instanceAccess(int)
* 0 iconst_0 //将 0 压入堆栈。
* 1 istore_2 //弹出 0 并将它存储在局部变量表中索引为 2 的位置 (i)。
* 2 goto 18 //跳至位置 18。
* 5 aload_0 //压入索引 0 (this)。
* 6 dup //复制堆栈顶的值并将它压入。
* 7 getfield #19 <Field int instVar>
* //弹出 this 对象引用并压入 instVar 的值。
* 10 iconst_1 //压入 1。
* 11 iadd //弹出栈顶的两个值,并压入它们的和。
* 12 putfield #19 <Field int instVar>
* //弹出栈顶的两个值并将和存储在 instVar 中。
* 15 iinc 2 1 //将存储在索引 2 处的 i 加 1。
* 18 iload_2 //压入索引 2 处的值 (i)。
* 19 iload_1 //压入索引 1 处的值 (val)。
* 20 if_icmplt 5 //弹出 i 和 val。如果 i 小于 val,则跳至位置 5。
* 23 return //返回调用方法。
*
* Method void staticAccess(int)
* 0 iconst_0 //将 0 压入堆栈。
* 1 istore_2 //弹出 0 并将它存储在局部变量表中索引为 2 的位置 (i)。
* 2 goto 16 //跳至位置 16。
* 5 getstatic #25 <Field int staticVar>
* //将常数存储池中 staticVar 的值压入堆栈。
* 8 iconst_1 //压入 1。
* 9 iadd //弹出栈顶的两个值,并压入它们的和。
* 10 putstatic #25 <Field int staticVar>
* //弹出和的值并将它存储在 staticVar 中。
* 13 iinc 2 1 //将存储在索引 2 处的 i 加 1。
* 16 iload_2 //压入索引 2 处的值 (i)。
* 17 iload_1 //压入索引 1 处的值 (val)。
* 18 if_icmplt 5 //弹出 i 和 val。如果 i 小于 val,则跳至位置 5。
* 21 return //返回调用方法。
*/


public class LocalVariablePerformancer
{
private int instVar;
private static int staticVar;

//存取堆栈变量
void stackAccess(int val)
{
int j=0;
for (int i=0; i<val; i++)
{
j += 1;
}
}

//存取类的实例变量
void instanceAccess(int val)
{
for (int i=0; i<val; i++)
{
instVar += 1;
}
}

//存取类的 static 变量
void staticAccess(int val)
{
for (int i=0; i<val; i++)
{
staticVar += 1;
}
}

//@better 通过local变量来存取类的实例变量
void instanceAccessByLocalVariable(int val)
{
int j = instVar;

for (int i=0; i<val; i++)
{
j += 1;
}

instVar = j;
}

//@better 通过local变量来存取类的static变量
void staticAccessByLocalVariable(int val)
{
int j = staticVar;

for (int i=0; i<val; i++)
{
j += 1;
}

staticVar = j;
}

}
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hoxisoft 2003-01-17
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学习
flyspider 2003-01-17
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Very good
xmvigour 2003-01-17
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阅~
大气污染是影响公众健康与生态环境的重要问题,精准的空气质量时空预测与污染源贡献度量化是精准治污的关键支撑。针对现有研究多源融合不充分、时空关联刻画不足、预测与源解析割裂三方面缺陷,本文设计实现了城市空气质量时空预测与污染源贡献度分析系统,融合监测、气象、工业排放与交通四类数据,构建基于时空注意力的LSTM(STAM-LSTM)预测模型与基于正定矩阵因子分解(PMF)的源解析模型,形成数据融合-特征工程-预测-源解析-可视化闭环。 系统实现四类数据时空对齐与融合,构建时序与空间邻域特征,以普通克里金插值生成1km网格浓度场;STAM-LSTM引入时空注意力自适应学习站点间污染传输时变权重,以72小时输入预测未来24小时逐小时PM2.5浓度;PMF识别交通、工业、燃煤、扬尘与二次生成五个源因子,量化各源全年贡献度并分析时空演变。 实验表明:STAM-LSTM预测RMSE 24.6、MAE 17.8、R² 0.88,相对LSTM基线(30.2)提升18.5%;普通克里金插值误差8.9,优于反距离加权(11.4);源解析显示交通源28.4%、工业源23.1%、燃煤源19.6%为主要贡献源,冬季燃煤源升至27.3%、早高峰交通源达34.8%,下风向工业源贡献高出上风向8~12个百分点;减排情景显示交通源减排20%可使年均PM2.5下降5.7%,与源贡献度排序一致。 系统按五模块14组件实现,功能测试16项用例全部通过,为大气污染预警、源管控与减排政策制定提供了决策依据。 【课程报告内容】 摘要 第1章 绪论 第2章 相关技术与理论 第3章 系统需求分析 第4章 系统总体设计 第5章 系统详细设计与实现 第6章 系统测试与分析 第7章 总结与展望 参考文献 附件-实现指南
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