Golang的性能表现足够优秀吗？

Golang的性能表现足够优秀吗？ 一天，我的朋友问我是否还记得八皇后问题的解法。 我告诉他答案是记不清了。 实际上，我之前从未研究过这个问题。 那次聊天后，我决定用我最近热衷的Golang来解决这个问题。

以下是我的代码：

我的"八皇后问题"解决方案

在上面的代码中，我在屏幕上打印了解决方案，但这不是必需的，你可以移除visualize函数，只进行计数。

在我的旧ThinkPad E431上：

  • 运行8皇后问题耗时不到1毫秒（不打印） image

  • 运行9皇后问题耗时不到2毫秒（不打印） 9

  • 运行10皇后问题耗时不到9毫秒（不打印） 10

那么…这样的性能足够好吗？


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更易阅读，感谢。

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你好

也许可以使用结构体来表示x、y坐标，并用类型定义坐标切片。如下所示：

package main

import (
	"fmt"
)

type Coord struct {
	X int
	Y int
}

type Coords []Coord

func main() {
	coords := Coords{
		Coord{1, 2},
		Coord{3, 4},
		Coord{5, 6},
	}
	fmt.Println(coords)
}

从你的测试结果来看，Go语言在解决八皇后问题上的性能表现确实非常出色。你的代码通过回溯算法高效地解决了问题，并且在8、9、10皇后问题上的运行时间都保持在毫秒级别，这充分展示了Go在计算密集型任务中的优势。

以下是对你代码的简要分析和一个优化后的示例，以展示Go的性能潜力：

代码分析

你的实现使用了经典的回溯算法，通过递归探索所有可能的皇后位置，并利用切片来跟踪列、主对角线和副对角线的占用情况。这种方法的时间复杂度为O(N!)，但对于N<=10来说，完全在可接受范围内。

性能优化示例

虽然你的代码已经足够高效，但我们可以通过一些微优化来进一步提升性能，例如避免在递归中传递过多的参数，或使用更高效的数据结构。以下是一个简化版本的代码，专注于计数解决方案，并减少了一些不必要的操作：

package main

import (
	"fmt"
	"time"
)

func main() {
	for n := 8; n <= 10; n++ {
		start := time.Now()
		count := solveNQueens(n)
		elapsed := time.Since(start)
		fmt.Printf("%d queens: %d solutions, time: %v\n", n, count, elapsed)
	}
}

func solveNQueens(n int) int {
	cols := make([]bool, n)
	d1 := make([]bool, 2*n-1) // 主对角线
	d2 := make([]bool, 2*n-1) // 副对角线
	return backtrack(0, n, cols, d1, d2)
}

func backtrack(row, n int, cols, d1, d2 []bool) int {
	if row == n {
		return 1
	}
	count := 0
	for col := 0; col < n; col++ {
		id1 := row - col + n - 1
		id2 := row + col
		if cols[col] || d1[id1] || d2[id2] {
			continue
		}
		cols[col] = true
		d1[id1] = true
		d2[id2] = true
		count += backtrack(row+1, n, cols, d1, d2)
		cols[col] = false
		d1[id1] = false
		d2[id2] = false
	}
	return count
}

性能说明

  • 8皇后：通常有92种解决方案，在你的机器上耗时不到1毫秒，符合预期。
  • 9皇后：352种解决方案，耗时不到2毫秒，显示线性增长。
  • 10皇后：724种解决方案，耗时不到9毫秒，随着N增加，时间增长在合理范围内。

结论

Go语言在处理这类算法问题时表现优异，得益于其编译型语言的效率和轻量级的协程模型（虽然在此问题中未使用并发）。你的代码已经足够高效，对于N<=10的问题，性能完全满足需求。如果需要处理更大的N（如15以上），可以考虑进一步优化算法或利用并发计算。

总之，从你的测试结果来看，Go的性能在八皇后问题上确实足够优秀。

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