介紹我有這個(gè)最喜歡的算法，我很久以前就做了，我總是用新的編程語(yǔ)言、平臺(tái)等編寫(xiě)和重寫(xiě)它作為某種基準(zhǔn)。雖然我的主要編程語(yǔ)言是 C#，但我只是從字面上復(fù)制粘貼了代碼并稍微更改了語(yǔ)法，用 Java 構(gòu)建它并發(fā)現(xiàn)它的運(yùn)行速度提高了 1000 倍。編碼有相當(dāng)多的代碼，但我只想展示這個(gè)似乎是主要問(wèn)題的片段：for (int i = 0; i <= s1.Length; i++) {    for (int j = i + 1; j <= s1.Length - i; j++)    {        string _s1 = s1.Substring(i, j);        if (tree.hasLeaf(_s1))         ...數(shù)據(jù)需要指出的是，這個(gè)特定測(cè)試中的字符串 s1 的長(zhǎng)度為 100 萬(wàn)個(gè)字符 (1MB)。測(cè)量我在 Visual Studio 中分析了我的代碼執(zhí)行情況，因?yàn)槲艺J(rèn)為我構(gòu)建樹(shù)的方式或遍歷它的方式不是最佳的。檢查結(jié)果后，該行似乎string _s1 = s1.Substring(i, j);可以容納超過(guò) 90% 的執(zhí)行時(shí)間！其他觀察我注意到的另一個(gè)區(qū)別是，雖然我的代碼是單線程的，但 Java 設(shè)法使用所有 8 個(gè)內(nèi)核（100% CPU 利用率）來(lái)執(zhí)行它，而即使使用 Parallel.For() 和多線程技術(shù)，我的 C# 代碼也設(shè)法使用了 35-最多 40%。由于算法與內(nèi)核數(shù)量（和頻率）成線性比例，我對(duì)此進(jìn)行了補(bǔ)償，并且 Java 中的代碼片段的執(zhí)行速度仍然快 100-1000 倍。推理我認(rèn)為發(fā)生這種情況的原因與 C# 中的字符串是不可變的事實(shí)有關(guān)，因此 String.Substring() 必須創(chuàng)建一個(gè)副本，并且由于它在嵌套的 for 循環(huán)中進(jìn)行多次迭代，因此我認(rèn)為有很多復(fù)制和垃圾收集正在進(jìn)行，但是，我不知道 Substring 在 Java 中是如何實(shí)現(xiàn)的。題此時(shí)我有哪些選擇？子串的數(shù)量和長(zhǎng)度沒(méi)有辦法解決（這已經(jīng)被最大限度地優(yōu)化了）。是否有一種我不知道（或可能是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)）的方法可以為我解決這個(gè)問(wèn)題？請(qǐng)求最小實(shí)現(xiàn)（來(lái)自評(píng)論）我省略了后綴樹(shù)的實(shí)現(xiàn)，即構(gòu)造中的 O(n) 和遍歷中的 O(log(n))public static double compute(string s1, string s2){    double score = 0.00;    suffixTree stree = new suffixTree(s2);    for (int i = 0; i <= s1.Length; i++)     {        int longest = 0;        for (int j = i + 1; j <= s1.Length - i; j++)        {            string _s1 = s1.Substring(i, j);            if (stree.has(_s1))            {                score += j - i;                longest = j - i;            }            else break;         };        i += longest;    };    return score;}分析器的屏幕截圖請(qǐng)注意，這是使用 300.000 個(gè)字符的字符串 s1 進(jìn)行測(cè)試的。出于某種原因，100 萬(wàn)個(gè)字符在 C# 中永遠(yuǎn)不會(huì)完成，而在 Java 中只需要 0.75 秒。消耗的內(nèi)存和垃圾收集的數(shù)量似乎并不表示內(nèi)存問(wèn)題。峰值約為 400 MB，但考慮到巨大的后綴樹(shù)，這似乎是正常的。也沒(méi)有發(fā)現(xiàn)奇怪的垃圾收集模式。