Kotlinハイパフォーマンスプログラミング

by 大前良介 (OHMAE Ryosuke)

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© Yahoo Japan DroidKaigi 2023 出力データクラス / タプル / 分解宣言（Java Decompile） Pair var1 = this.convert(new PointF(1.0F, 2.0F)); float x = ((Number)var1.component1()).floatValue(); float y = ((Number)var1.component2()).floatValue(); プリミティブラッパー出力のためだけにインスタンスを使い捨てインスタンス生成（出力）

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© Yahoo Japan DroidKaigi 2023 プリミティブラッパー ◼ Kotlinでは区別しない ◼ コンパイラーが適切に使い分ける ◼ 量が多くなればコストが無視できなくなる ◼ ラッパーを強制する使い方に注意 ◼ Nullable / ジェネリクス / コレクション ◼ IntArrayとArrayの違い val a: IntArray = intArrayOf(1, 2, 3) // int[] a = new int[]{1, 2, 3} val b: Array = arrayOf(1, 2, 3) // Integer[] b = new Integer[]{1, 2, 3}

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© Yahoo Japan DroidKaigi 2023 どのぐらいの違いが出るか？ fun convert(p: PointF, op: PointF) { op.x = p.x * 2 op.y = p.y * 2 } fun convert(p: PointF) : Pair { return p.x * 2 to p.y * 2 } 要素数10万のPointFリストを入力しx,yの合計計算 @Pixel 7 val list = List(100000) { PointF(Random.nextFloat(), Random.nextFloat()) } 1.19 ms 11.25 ms

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© Yahoo Japan DroidKaigi 2023 コレクション操作 public inline fun Iterable.map(transform: (T) -> R): List { return mapTo(ArrayList(collectionSizeOrDefault(10)), transform) } public inline fun > Iterable.mapTo(destination: C, transform: (T) -> R): C { for (item in this) destination.add(transform(item)) return destination } 新しい Collection データの詰め替え

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© Yahoo Japan DroidKaigi 2023 Sequenceの利用 public fun Sequence.map(transform: (T) -> R): Sequence { return TransformingSequence(this, transform) } internal class TransformingSequence constructor(private val sequence: Sequence, private val transformer: (T) -> R) : Sequence { override fun iterator(): Iterator = object : Iterator { val iterator = sequence.iterator() override fun next(): R { return transformer(iterator.next()) } override fun hasNext(): Boolean { return iterator.hasNext() } } internal fun flatten(iterator: (R) -> Iterator): Sequence { return FlatteningSequence(sequence, transformer, iterator) } } 終端のiterateで要素ごとに処理される

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© Yahoo Japan DroidKaigi 2023 比較 public inline fun Iterable.map(transform: (T) -> R): List { return mapTo(ArrayList(collectionSizeOrDefault(10)), transform) } public fun Sequence.map(transform: (T) -> R): Sequence { return TransformingSequence(this, transform) } inline Sequence生成適切に使い分けを詰め替えのコスト呼び出しのコスト not inline ArrayList生成

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© Yahoo Japan DroidKaigi 2023 どのぐらいの違いが出るか？ var sum = 0 list.forEach { if (it.first > 0) { sum += it.first } } list.asSequence() .map { it.first } .filter { it > 0 } .sum() list.map { it.first } .filter { it > 0 } .sum() 要素数10万のPairリストを入力 @Pixel 7 val list = List(100000) { it to it } 1.97 ms 5.98 ms 66.48 ms

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© Yahoo Japan DroidKaigi 2023 可変長引数 + スプレッド演算子 fun hoge(vararg args: String) val array = arrayOf("a", "b", "c") hoge(*array) hoge("a", "b", "c") val array = arrayOf("a", "b", "c") hoge(*array, "d") スプレッド演算子追加可能

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© Yahoo Japan DroidKaigi 2023 可変長引数 + スプレッド演算子（Java Decompile） val array = arrayOf("a", "b", "c") hoge(*array) String[] array = new String[]{"a", "b", "c"}; hoge((String[])Arrays.copyOf(array, array.length)); 配列のコピー

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© Yahoo Japan DroidKaigi 2023 SpreadBuilder var1 = new SpreadBuilder(2); var1.addSpread(array); var1.add("d"); hoge((String[])var1.toArray(new String[var1.size()])); 可変長引数 + スプレッド演算子（Java Decompile） val array = arrayOf("a", "b", "c") hoge(*array, "d") 引数の結合配列のコピー配列のコピー高コストになりやすい

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© Yahoo Japan DroidKaigi 2023 どのぐらいの違いが出るか？ fun sum(vararg v: Float): Float = v.sum() fun sum(v: FloatArray): Float = v.sum() 要素数10万のFloatArrayを入力し合計計算 @Pixel 7 val array = FloatArray(100000) { Random.nextFloat() } 17.70 ms 45.46 ms

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© Yahoo Japan DroidKaigi 2023 本当に逆転なんて起こるの？ ◼ IntArray.sort vs クイックソート vs バブルソート fun bubbleSort(s: IntArray) { for (i in 0 until s.size) { for (j in i + 1 until s.size) { if (s[i] > s[j]) { val tmp = s[i] s[i] = s[j] s[j] = tmp } } } } fun quickSort(s: IntArray, left: Int = 0, right: Int = s.size - 1) { val p = s[(left + right) / 2] var l = left var r = right while (l <= r) { while (s[l] < p) l++ while (s[r] > p) r-- if (l <= r) { val tmp = s[l] s[l] = s[r] s[r] = tmp l++ r-- } } if (left < r) quickSort(s, left, r) if (l < right) quickSort(s, l, right) }

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© Yahoo Japan DroidKaigi 2023 その計算本当にやる必要ある？ ◼ 本質的に無駄になることをやっていないか？ ◼ AをBに変換してBをAに変換している！？ ◼ 最終的には使われない計算 ◼ 境界条件などを整理してみると無駄な処理がみつかるかも？ ◼ 一度やれば良いことを繰り返しやっていないか？ ◼ ループ内で変化しない計算はループの外へ ◼ 前処理を行うことで後段の処理の効率が上がる箇所がないか？ ◼ 処理全体を俯瞰してみよう

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© Yahoo Japan DroidKaigi 2023 計測して改善 inline fun time(block: () -> Unit) { val start = System.nanoTime() block() val end = System.nanoTime() Log.d(TAG, "time: ${end - start}") } 先入観にとらわれず、計測を元に改善を繰り返す Android Profiler printデバッグ