极限测试之Matlab与Forcal动态内存管理效率

这里用一个不太常用的小例子说明一下。

matlab 2009a代码：

clear all
tic
s=0;
for k=1:1000
  for i=1:1000
    a=linspace(2,2,1000);
    s=s+a(i);
  end
end
s
toc

s =

     2000000

Elapsed time is 18.325900 seconds.

程序运行时内存比较稳定。

－－－－－－－－

Forcal代码：

!using["math","sys"];
mvar:
main(:a)=
t0=clock(),
s=0,
k=0, while{k<1000,
  i=0, while{i<1000, a=linspace(2,2,1000), s=s+a.i, i++},  // 嗯，a.i 就是 a(i)
  k++
},
s;
[clock()-t0]/1000;

结果：
2000000.
40.766 秒

程序运行时内存不稳定，时大时小。该程序导致Forcal垃圾收集器启动约10次，垃圾收集前内存消耗大，垃圾收集后内存小。
因垃圾收集器多次启动，故耗时较长。

－－－－－－－－－－－－

以下将a=linspace(2,2,1000)放到了oo{}函数中：

!using["math","sys"];
mvar:
main(:a)=
t0=clock(),
s=0,
k=0, while{k<1000,
  i=0, while{i<1000, oo{a=linspace(2,2,1000)}, s=s+a.i, i++},  // 嗯，a.i就是a(i)
  k++
},
s;
[clock()-t0]/1000;

结果：
2000000.
4.609 秒

可以发现，Forcal耗时大大减少了，远小于matlab耗时，这要归功于oo{ }函数。
在Forcal中，函数oo{ }不仅提供了运算符重载功能，而且会自动高效地回收垃圾。通常，所有涉及到对象的代码都要放到函数oo{ }中。