Android 中，我有一个 int[] a，里面大约有两百万个 int
每一个 a[i]，经过一些简单的加减后，得到新的值
实测这样的操作将会花费惊人的数分钟时间，
请问如何加快这个速度？
目前想到的是每几个 a[i]开一个新的线程，改用 synchronizedList，
因为我看到耗时很长但是 CPU 占用率很低。
还有别的方法吗？
谢谢各位大佬不吝赐教，在下不尽感激
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aheadleadApr 5, 2021
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……最好的办法就是少存点
不过楼主可以详细描述下，或者直接贴代码 |
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desApr 5, 2021 via iPhone
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每次更新两百万个数据，想快也快不起来吧？
建议先想想，为啥每次需要更新这么多数据 |
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@des 具体的场景是，有一个 bitmap （图片），读取每一个像素点的 rgb 值，修改后回去。这里的应用是修改图片亮度。
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xupefeiApr 5, 2021 via iPhone
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不要每几个值就开线程，把整个数组等分为 cpu 核数会更快。
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安卓能调 gpu 算吗？
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我看到其他人的代码，这一块是用 Ndk （ c++）实现的，但我不会 c++……
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@xupefei 最后又要从 n 个合成 1 个数组，多了复制的开销吧
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aheadleadApr 5, 2021
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提交给服务器端，处理完成后返回给客户端 @@
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aheadleadApr 5, 2021
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没有封装好的库可以用吗？
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@aheadlead native 是指 ndk 吗，方便展开说说不
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用 opencv 不好吗，直接算矩阵不比你循环算数组快……
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建议用 colorMatrix
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desApr 5, 2021 via iPhone
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首先图像计算建议用图像库
要自己搞的话，你这明显有可以优化的地方 一是颜色一般只需要存 255，你这浪费了好多 然后黑白图又可以省好多 还有是可以用 gpu 加速 |
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aheadleadApr 5, 2021
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arelessApr 5, 2021
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gpu.js 或者 webgl2 走 GPU 加速的。你只需要一个 headless 浏览器
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图像处理不是这么搞的。。。
用 C++主要是因为可以用 SIMD 指令，但是一般来说如果只是做你说的亮度处理，不应该在图像本身上面搞。 通常会做一个类似管道的东西，把图像数据通过一系列操作映射成显示用的 view 数据，一般就是 rgb256 数组。你这个操作应该在管道上去搞，换句话说就是 view 层面的东西。 你还是找个图像库去弄吧。。。 |
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aheadleadApr 5, 2021
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我想起了以前有个 skia 库，曾经还跟他斗智斗勇来着
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xupefeiApr 5, 2021 via iPhone
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@lithium148 内存复制快还是你的锁快？
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虽说图像处理一律建议使用现成的库，但是两百万个整数，每个元素仅仅是简单的加减，那这数据量一点都不多，运行时间几分钟肯定是代码写错了。别听楼上说的整什么多线程、SIMD 、GPU，我看还是先把代码写对吧。
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你不会是在视图线程上算的吧 卡 UI 了
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trn4Apr 5, 2021 via iPhone
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单纯 200w 个 int 循环一次加减应该还到不了秒级的时间，几十～几百 ms
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图片的 RGB 是通过一个二组数组来储存的，这就提示你，可以使用矩阵运算来加速；但是楼主你却把这个二维数组拉成一个一组的数组，一个一个像素点来运算，速度慢是应该的。图像处理领域需要大量的矩阵运算．需要丰富的线性代数的知识储备。
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mxT52CRuqR6o5Apr 6, 2021 via Android
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同意楼上的说法，才几百万就算个几分钟是代码就没写对，还没到需要折腾乱七八糟技巧的时候
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acrossApr 6, 2021
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图片亮度就是统一加 rgb，交给 gpu 做很快（ OpenGL ES ）。
但我记得 android 上有一类 api，专门封装了针对图片的 gpu 操作（不是 GPUImage ），忘了叫啥了···· |
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搜了下是 import android.graphics.Bitmap;
一搜就看到了 https://blog.csdn.net/gf771115/article/details/40778091 |
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BugenZhaoApr 6, 2021 via iPhone
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我怀疑他代码,每计算一次加减,就重排列一次数组...所以计算量是 n*200 万次..
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keenkillerApr 6, 2021
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原地修改的话不可能这么慢
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honeyshine75Apr 6, 2021
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矩阵计算
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dadachen1997Apr 6, 2021
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矩阵运算库找找看？
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takatoApr 6, 2021
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对于这个情况比较合理的性能情况应该是多少呢？
我做了一个小测试，randn 一个 shape 为 7000,1000 的 f32 array 做 sum(axis=1)运算 numpy 跑了 4.6ms rust 手写跑了 6ms，并行化后 2ms gpu 性能不能看，运算本身很快，但是把数据扔进 cuda 慢得要死。。。 比较想知道这样的情形在使用单台 PC 的情况下大概能优化到什么程度？ |
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ReputationZhApr 6, 2021
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real 0m0.023s
user 0m0.016s sys 0m0.000s |
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domodomoApr 13, 2021
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time ./test
./test 0.02s user 0.00s system 87% cpu 0.022 total 我的哥，你写的啥程序啊，200 万 int 随机加减，0.022 秒就完成了啊 |
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