1〜1000までの整数についてコラッツの問題を解くコードを pythonとscalaで書いてみてそれぞれのベンチマークをとってみた。
scalaバージョン
import scala.testing.Benchmark object BenchCollatz extends Benchmark { override def prefix = "Collatz" def collatz(num: Int): List[Int] = { num match { case 1 => List(1) case num if num % 2 == 0 => num :: collatz(num / 2) case num if num % 2 == 1 => num :: collatz(num * 3 + 1) } } def run() = { 1 to 1000 map (collatz) } }
pythonバージョン
#!/usr/bin/env python2.7 # -*-coding:utf-8 -*- from timeit import Timer s = ''' def collatz(n): ls = [n] while not n == 1: if n % 2 == 0: n = n / 2 elif n % 2 == 1: n = n * 3 + 1 ls.append(n) return ls for i in xrange(1, 1000 + 1): collatz(i) ''' if __name__ == '__main__': t = Timer(stmt=s) # ミリ秒で表示するために1000で乗算 print map(lambda x: x * 1000.0, t.repeat(repeat=10, number=100))
コードが揃ったところで測定してみます。 まず、scalaコードの測定
# scala 2.9.1で測定 % scala -version Scala code runner version 2.9.1.final -- Copyright 2002-2011, LAMP/EPFL # コンパイル % scalac src/BenchCollatz.scala # コラッツの問題を100回繰り返す処理を10回繰り返すベンチマーク # % scala BenchCollatz <繰り返す回数> <1回の試行でrun()を呼び出す回数> % scala BenchCollatz 10 100 Collatz 308 154 131 144 133 133 132 132 128 129 # 単位はミリ秒 100回実行して130~150ミリ秒で処理できる様子
scalaだと100回実行して130~150ミリ秒で処理できる様子
次は、python
% python2.7 BenchCollatz.py [3453.1171321868896, 3438.311815261841, 3749.725103378296, 3545.8619594573975, 3768.6450481414795, 3628.9780139923096, 3509.5250606536865, 3587.18204498291, 3496.6540336608887, 3595.9320068359375]
pythonだと100回実行して3500ミリ秒前後でで処理できる様子。
まとめ
| Language | 実行時間(msec) |
|---|---|
| scala | 130~150 msec |
| python | 3500 msec |
単純なリストの作成処理を比較した場合、pythonの20倍の速度でscalaが実行できました。 実行環境などの要因でこの数字はブレますのであくまで参考に。
