W dniu 2012-04-01 15:07, M.M. pisze:
> bartekltg<b...@g...com> napisał(a):
>
>> W dniu 2012-04-01 13:58, M.M. pisze:
>>
>>>
>>> Raczej tak:
>>> double x[1000];
>>> for( i=0 ; i<1000000 ; i++ )
>>> x[rand()%size] ++;
>>>
>>> Na:
>>
>> tutaj jeszcze konwersja w drugą stronę.
>>
>>> int tmp[1000];
>>> for( i=0 ; i<1000000 ; i++ )
>>> tmp[rand()%size] ++;
>>>
>>> double x[1000];
>>> for( i=0 ; i<1000 ; i++ )
>>> x[i] = (double)tmp[i];
>>>
>>> Dłuższe obliczenia na intach i potem jedna konwersja na doubla.
>>> Problem w tym że obliczenia na intach są trywialne, tylko inkrementacja.
>>
>> I co Cię powstrzymuje przed odpaleniem tego z pomiarem czasu;)
>>
>> BTW, http://www.youtube.com/watch?v=gENVB6tjq_M
>>
>> Chcesz rozdać milion kulek w tysiąc otworków.
>> To tego wystarczy ~1000 losowań i tyle dodawań
>> (+ coś tego rzędu obliczeń związanych z rozkładem
>> Poissona), a pewnie da się i lepiej.
>>
>> Podpowiadać dalej?
>
> Chyba zakręciłem totalnie jaka jest istota problemu i nikt
> nie zrozumiał, sorry :D
>
> Chyba mogłem zapytać prościej: czy inkrementacja intów jest
> szybsza od inkrementacji doubli? Dane są wybierane w przybliżeniu
> z losowych adresow w pamięci, czyli nie chodzi o inkrementację jednej
> zmiennej ktora jest ciagle w rejestrze procesora. Tablice z danymi

Ależ rozumiem. Za to nie zrozumiałeś odpowiedzi:(

> mieszcza sie w L2, ale nie mieszcza sie w L1.


@pytanie o szybkość: Mówiłem, sprawdź.

int:1.682000 i2f:0.000000 double:1.766000 f2i:0.000000
int:1.688000 i2f:0.000000 double:1.794000 f2i:0.000000
int:1.696000 i2f:0.000000 double:1.773000 f2i:0.000000
int:1.691000 i2f:0.000000 double:1.765000 f2i:0.000000

W praktyce nie ma znaczenia. Przypadek sferyczniesymetryczny
sugeruj, że mozesz tak zyskać kilka %, ale w prawdziwym
programie niekoniecznie wyjdzie to na zdrowie.


A co do meritum, chcesz rozdać milion "+1" dla 1000 obiektów.
Dokładnie to robi Twój kod. Możesz to zrobić rząd lub dwa szybciej
używając 'matematyki' zamiast brutalnie siły. Teraz jasne?

pzdr
bartekltg