Array#shuffle! #shuffle #samples (优化）

じ☆ve冰风

RUBY 代码

1. classArray
2.   def to_int
3.     self.object_id
4.   end
6.   CallWndProc = Win32API.new('user32.dll', 'CallWindowProc', 'PLLLL', 'L')
8.   CodeSeed = [85,137,229,139,77,8,3,77,12,187,1,0,0,0,139,69,16,247,227,
9.     3,69,20,137,195,193,232,16,37,255,127,0,0,226,236,137,216,201,
10.     194,16,0].pack('C*')
11.   @@seed = CallWndProc.call(CodeSeed, rand(41), 10, 214013, 2531011)
13.   CodeShuffle = [85,137,229,139,93,8,139,76,27,8,131,249,1,118,55,139,116,27,
14.     16,73,141,60,142,139,93,12,139,69,16,247,227,3,69,20,137,195,193,232,16,
15.     37,255,127,0,0,49,210,65,247,241,73,193,226,2,1,242,255,50,255,55,143,2,
16.     143,7,131,239,4,226,214,137,216,201,194,16,0].pack('C*')
18.   def shuffle!
19.     @@seed = CallWndProc.call(CodeShuffle, self, @@seed, 214013, 2531011)
20.     self
21.   end
23.   def shuffle
24.     (self + []).shuffle!
25.   end
27.   def sample
28.     self[rand(self.size)]
29.   end
31.   CodeSamples = [85,137,229,139,69,8,139,92,0,8,139,68,0,16,137,69,8,141,116,
32.     152,252,139,69,12,139,76,0,8,81,139,68,0,16,141,124,136,252,184,253,67,3,
33.     0,247,101,20,5,160,51,130,1,137,69,20,193,232,16,37,255,127,0,0,49,210,
34.     247,243,75,193,226,2,3,85,8,255,50,255,54,143,2,143,6,137,23,131,239,4,
35.     131,238,4,226,203,89,131,198,4,139,6,131,199,4,139,23,137,7,255,50,255,
36.     54,143,2,143,6,226,234,139,69,20,201,194,16,0].pack('C*')
38.   def samples(n)
39.     len = self.size
40.     returnself[rand(len), 1]if n < 2
41.     n = len if n > len
42.     returnself.shuffleif n == len
43.     result = Array.new(n)
44.     @@seed = CallWndProc.call(CodeSamples, self, result, 0, @@seed)        
45.     result
46.   end
47. end

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\s又是一年……，想起也在论坛发帖问过Array#sample\s

使用 Fisher-Yates 算法(几十年前的……，也是目前网上搜索最常见的洗牌算法)
随机则是参照C语言的rand()函数写的，使用该方法的数组大小不能超过0x7FFF

Array#shuffle!  => array_obj
Array#shuffle   => array_obj
Array#sample  => array_element_obj
Array#samples => array_obj

该帖方法效率基本为RUBY的同名或类似方法的十分之一 (RMVA测试)
由于是调用win32api的CallWidnowProc实现(最简单的code测试 8.5-8.6W次/秒……)，较小运算量比不过ruby方法直接执行，运算量大的情况RMXP基本用不到……

优化：
①参数的改变，看起来更直接( 使用obj；原来obj.object_id。参数实质没变，效率我是感觉没差）
②优化了Array#samples，原先并没有用好result的内存……


关于效率测试，具体次数与电脑性能相关（my_**方法为该帖的方法）

RUBY 代码

1. # 非代码
2. =begin
3. rmva测试
4. 【(0...10).to_a】
5.   Array#suffle! :                         148031次/秒
6.   Array#suffle :                          121141次/秒
7.   Array#my_suffle! :                       68741次/秒
8.   Array#my_suffle :                        60609次/秒
9.   Array#sample(5) :                       131731次/秒
10.   Array#my_samples(5) :                    55161次/秒
11.   Array#sample(100) :                     126950次/秒
12.   Array#my_samples(100) :                  56554次/秒
13.   Array#sample(200) :                     126669次/秒
14.   Array#my_samples(200) :                  56390次/秒
16. 【(0...100).to_a】
17.   Array#suffle! :                          70314次/秒
18.   Array#suffle :                           60290次/秒
19.   Array#my_suffle! :                       59772次/秒
20.   Array#my_suffle :                        51764次/秒
21.   Array#sample(5) :                       131434次/秒
22.   Array#my_samples(5) :                    55044次/秒
23.   Array#sample(100) :                      67510次/秒
24.   Array#my_samples(100) :                  49509次/秒
25.   Array#sample(200) :                      66997次/秒
26.   Array#my_samples(200) :                  49541次/秒
28. 【(0...500).to_a】
29.   Array#suffle! :                          20981次/秒
30.   Array#suffle :                           19097次/秒
31.   Array#my_suffle! :                       38931次/秒
32.   Array#my_suffle :                        32487次/秒
33.   Array#sample(5) :                       131307次/秒
34.   Array#my_samples(5) :                    54454次/秒
35.   Array#sample(100) :                      57960次/秒
36.   Array#my_samples(100) :                  45561次/秒
37.   Array#sample(200) :                      41348次/秒
38.   Array#my_samples(200) :                  38972次/秒
40. 【(0...1000).to_a】
41.   Array#suffle! :                          11331次/秒
42.   Array#suffle :                           10317次/秒
43.   Array#my_suffle! :                       27282次/秒
44.   Array#my_suffle :                        22167次/秒
45.   Array#sample(5) :                       130697次/秒
46.   Array#my_samples(5) :                    55175次/秒
47.   Array#sample(100) :                      49234次/秒
48.   Array#my_samples(100) :                  45636次/秒
49.   Array#sample(200) :                      36858次/秒
50.   Array#my_samples(200) :                  39417次/秒
52. =end

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