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Fig 语言性能基准测试报告
版本: 0.4.2-alpha (树遍历解释器)
测试环境
- CPU: Intel Core i5-13490F
- 操作系统: Windows 11
- 编译器/解释器: Fig 树遍历解释器 v0.4.2-alpha
- 测试日期: 当前测试执行
执行摘要
本基准测试评估了 Fig 语言中四种不同斐波那契算法实现的性能，计算第30个斐波那契数（832,040）。结果显示基于算法方法的显著性能差异，突出了解释器的效率特性。
性能结果
原始执行时间
| 算法 | 时间(秒) | 时间(毫秒) | 相对速度 |
|---|---|---|---|
fib (朴素递归) |
11.7210479 s | 11721.0479 ms | 1.00× (基准) |
fib_memo (记忆化) |
0.0009297 s | 0.9297 ms | 12,600× 更快 |
fib_iter (迭代) |
0.0003746 s | 0.3746 ms | 31,300× 更快 |
fib_tail (尾递归) |
0.0004009 s | 0.4009 ms | 29,200× 更快 |
可视化性能对比
朴素递归 : ████████████████████████████████████████ 11.72秒
记忆化递归 : ▉ 0.93毫秒
迭代算法 : ▍ 0.37毫秒
尾递归 : ▎ 0.40毫秒
详细分析
1. 朴素递归实现 (fib)
- 时间: 11.721 秒 (11,721 毫秒)
- 算法复杂度: O(2ⁿ) 指数级
- 性能说明:
- 展示了树遍历解释器中重复函数调用的高成本
- 在仅 n=30 的情况下显示了指数时间复杂度
- 突出了解释型语言中算法优化的必要性
2. 记忆化递归实现 (fib_memo)
- 时间: 0.93 毫秒
- 算法复杂度: O(n) 线性（含记忆化开销）
- 性能说明:
- 比朴素递归快 12,600 倍
- 显示 Fig 中哈希表/字典操作的高效性
- 证明缓存可以克服解释器开销
3. 迭代实现 (fib_iter)
- 时间: 0.375 毫秒
- 算法复杂度: O(n) 线性
- 性能说明:
- 最快的实现（比朴素递归快 31,300 倍）
- 显示高效的循环执行和变量操作
- 函数调用开销最小
4. 尾递归实现 (fib_tail)
- 时间: 0.401 毫秒
- 算法复杂度: O(n) 线性
- 性能说明:
- 与迭代方法相当（由于递归开销略慢）
- 当前解释器未实现尾调用优化（TCO）
- 显示线性递归在中等深度（n=30）下是高效的
技术洞察
解释器性能特征
- 函数调用开销: 显著，如朴素递归性能所示
- 循环效率: 优秀，迭代方法表现最佳
- 内存访问: 哈希表操作（记忆化）高效
- 递归深度: 线性递归（尾递归）在中等深度下表现良好
算法影响
基准测试清楚地表明，在此版本中，算法选择比解释器优化影响更大：
- 差算法（朴素递归）：11.7 秒
- 好算法（任何 O(n) 方法）：< 1 毫秒
版本特定观察 (v0.4.2-alpha)
优势
- 迭代算法性能优秀
- 基本操作（算术、循环、条件判断）高效
- 缓存结果的内存访问模式有效
- 线性递归性能在典型用例中可接受
改进空间
- 深度递归场景中函数调用开销高
- 未实现尾调用优化
- 指数算法性能显示解释器限制
给开发者的建议
- 性能关键代码优先使用迭代解决方案
- 对于有重叠子问题的递归问题使用记忆化
- 线性递归模式可接受尾递归
- 避免在解释型代码中使用指数算法
- 基准测试不同方法，因为算法选择主导性能
结论
Fig v0.4.2-alpha 展示了对设计良好的算法的实用性能。虽然树遍历解释器对某些模式（如深度递归）有固有开销，但它能以亚毫秒性能执行高效的 O(n) 算法（n=30时）。
解释器在以下方面表现特别出色：
- 迭代循环执行
- 基本算术和控制流
- 用于缓存的字典/表操作
性能特征适用于广泛的应用领域，前提是开发者采用标准的算法优化技术。
报告生成时间: 基于实际基准测试执行
解释器类型: 树遍历解释器
版本: 0.4.2-alpha
关键要点: 算法效率主导性能；尽管 Fig 是 alpha 阶段的树遍历解释器，但它能高效执行优化算法。