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首先來看一下問題，下面是很簡單的一段代碼，隨機生成一些數字，對其中大于 128 的元素求和，記錄并打印求和所用時間。

import java.util.Arrays;
import java.util.Random;

public class Main
{
    public static void main(String[] args)
    {
        // Generate data
        int arraySize = 32768;
        int data[] = new int[arraySize];

        Random rnd = new Random(0);
        for (int c = 0; c < arraySize; ++c)
            data[c] = rnd.nextInt() % 256;

        // !!! With this, the next loop runs faster
        Arrays.sort(data);

        // Test
        long start = System.nanoTime();
        long sum = 0;

        for (int i = 0; i < 100000; ++i)
        {
            // Primary loop
            for (int c = 0; c < arraySize; ++c)
            {
                if (data[c] >= 128)
                    sum += data[c];
            }
        }

        System.out.println((System.nanoTime() - start) / 1000000000.0);
        System.out.println("sum = " + sum);
    }
}

我的運行結果：分別在對數組排序和不排序的前提下測試，在不排序時所用的時間比先排好序所用時間平均要多 10 ms。這不是巧合，而是必然的結果。

問題就出在那個if判斷上面，在舊文順序、條件、循環(huán)語句的底層解釋中其實已經提到了造成這種結果的原因，只是舊文中沒有拿出具體的例子來說明。

為了把這個問題搞明白，需要先對流水線有一定的了解。計算機是指令流驅動的，執(zhí)行的是一個一個的指令，而執(zhí)行一條指令，又要經過取指、譯碼、執(zhí)行、訪存、寫回、更新六個階段（不同的劃分方式所包含的階段不一樣）。

六個階段使用的硬件基本是不一樣的，如果一條指令執(zhí)行完再去執(zhí)行另一條指令，那么在這段時間里會有很多硬件處于空閑狀態(tài)，要使計算機的速度變快，那么就不能讓硬件停下來，所以有了流水線技術。

流水線技術通過將指令重疊來實現(xiàn)幾條指令并行處理，下圖表示的是三階段指令時序，即把一個指令分為三個階段。在第一條指令的 B 階段，A 階段相關的硬件是空閑的，于是可以將第二條指令的 A 階段提前操作。

很明顯，這種設計大幅提高了指令運行的效率，聰明的你可能發(fā)現(xiàn)問題了，要是不知道下一條指令是什么怎么辦，那提前的階段也就白干了，那樣流水線不就失效了？沒錯，這就是導致開篇問題的原因。

讓流水線出問題的情況有三種：1、數據相關，后一條指令需要用到前一條指令的運算結果；2、控制相關，比如無條件跳轉，跳轉的地址需要在譯碼階段才能知道，所以跳轉之后已經被取出的指令流水就需要清空；3、結構相關，由于一些指令需要的時鐘周期長（比如浮點運算等），長時間占用硬件，導致之后的指令無法進入譯碼等階段，即它們在爭用同一套硬件。

代碼中的if (data[c] >= 128)翻譯成機器語言就是跳轉指令，處理器事先并不知道要跳轉到哪個分支，那難道就等知道了才開始下一條指令的取指工作嗎？處理器選擇了假裝知道會跳轉到哪個分支（不是謙虛，是真的假裝知道），如果猜中了是運氣好，而沒有猜中那就浪費一點時間重新來干。

沒有排序的數組，元素是隨機排列的，每次data[c] >= 128的結果也是隨機的，前面的經驗就不可參考，所以下一次執(zhí)行到這里理論上還是會有 50% 的可能會猜錯，猜錯了肯定就需要花時間來修改犯下的錯誤，自然就會浪費更多的時間。

對于排好序的數組，開始幾次也需要靠猜，但是猜著猜著發(fā)現(xiàn)有規(guī)律啊，每次都是往同一個分支跳轉，所以以后基本上每次都能猜中，當遍歷到與 128 分界的地方，才會出現(xiàn)猜不中的情況，但是猜幾次之后，發(fā)現(xiàn)這又有規(guī)律啊，每次都是朝著另外一個相同分支走的。

雖然都會猜錯，但是在排好序的情況下猜錯的幾率遠遠小于未排序時的幾率，最終呈現(xiàn)的結果就是處理排序數組比未排序數組快，其原因就是流水線發(fā)生了大量的控制相關現(xiàn)象，下面通俗一點，加深一下理解。

遠在他方心儀多年的姑娘突然告訴你，其實她也喜歡你，激動的你三天三夜睡不著覺，決定開車前往她的城市，要和她待在一起，但是要去的路上有很多很多岔路，你只能使用的某某地圖導航，作為老司機并且懷著立馬要見到愛人心情的你，開車超快，什么樣罰單都不在乎了。

地圖定位已經跟不上你的速度了，為了盡快到達，遇到岔路你都是隨機選一條路前進，遺憾的是，自己的選擇不一定對（我們假設高速可以回退），走錯路了就要重新回到分岔點，這就對應著未排序的情況。

現(xiàn)在岔路是有規(guī)律的，告訴你開始一直朝著一邊走，到某個地點后會一直朝著另一邊走，你只需要花點時間去探索一下開始朝左邊還是右邊，到了中間哪個地點會改變方向就可以了，相比之下就能節(jié)省不少時間了，盡快見到自己的愛人，這對應著排好序的情況。

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分享標題：Java中為什么處理排序數組比未排序數組快-創(chuàng)新互聯(lián)
標題路徑：http://chinadenli.net/article36/deehsg.html

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