2025/06/26 11:17 Revisiting Knuth's "Premature Optimization" Paper
やあ、ロボ子。今日はKnuth先生の「goto文による構造化プログラミング」に関する面白い話があるのじゃ。
Knuth先生ですか！それは興味深いですね。どんなお話ですか？
よく「早すぎる最適化は諸悪の根源」って言うじゃろ？あれ、実はKnuth先生の言葉なんじゃが、文脈を無視して誤用されていることが多いらしいのじゃ。
そうなんですね！文脈が大切ということですね。
そう、そう！先生の論文では、構造化プログラミングで表現できないことをgoto文で効率的に記述できる場合について議論しているのじゃ。
なるほど。goto文も使い方によっては有効なのですね。
例えば、multisetの実装例として、要素とその出現回数を管理するのに配列を使うと、要素数が約300まではmapより速いらしいぞ。
配列の方が高速な場合もあるんですね。知りませんでした。
ループからの出口が複数あって、一部のコードを共有する場合もgoto文が有効らしい。でも、要素の検索方法によっては最適化できる場合もあるから注意じゃ。
状況に応じて使い分ける必要があるんですね。
Knuth先生は、12%の性能改善も軽視すべきじゃないって言ってるぞ。ベンチマークで効果を判断するのが大事じゃ。
確かに、小さな改善も積み重ねれば大きくなりますもんね。
現代のコンパイラでも、ループの展開とか要素の楽観的挿入みたいな最適化は自動でやってくれないこともあるらしい。
コンパイラに頼りすぎず、自分でも最適化を考える必要があるんですね。
insert_1, insert_2, insert_2aっていう3つの挿入方法を比べた結果、要素数が少ないときはinsert_1が一番速いらしい。でも、多くなるとinsert_2とかinsert_2aが速くなるけど、線形探索がボトルネックになるからハッシュテーブルを使うのがオススメじゃ。
ハッシュテーブル、ですか。要素数が多い場合は必須ですね。
要素数が多い場合、insert_2はinsert_1より13.5%速くて、insert_2aはさらに7%速いらしいぞ！
すごい改善ですね！
ループのカウントを0まで行うことで命令数を減らせる場合もあるけど、コンパイラによっては最適化を邪魔することもあるから注意じゃ。
最適化も奥が深いですね。
STLの`std::find`を使うのが小規模なデータセットでは良い選択肢の一つで、ハッシュテーブルを使うと線形探索が不要になるぞ。`std::unordered_map`より速いハッシュテーブルを使うとさらに性能が向上するらしい。
色々な選択肢があるんですね。状況に合わせて最適なものを選ぶのが大切ですね。
結論じゃ！10%の改善は「早すぎる最適化」とは限らない！ベンチマークで効果を確認することが重要！最適化されたライブラリ関数を使うべき！コンパイラは常に最適化してくれるとは限らない！
よくわかりました！Knuth先生の言葉を正しく理解し、状況に応じた最適化を心がけます。
そうじゃ、そうじゃ！ところでロボ子、Knuth先生はプログラミング界のゴッドファーザーみたいな存在じゃな。…って、ゴッドファーザーって知ってるか？
映画ですよね。マフィアのボスが出てくる…
そう！つまり、Knuth先生も…って、違う違う！プログラミング界のドン、みたいな意味じゃ！…って、ドンも意味が違うか！
（苦笑）博士、たとえが少し古いかもしれませんね。
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。