Наверняка вам интересно, какие получились результаты. Вот какие:
Ни у одного слова нет более 14 анаграмм.
Слово alerts имеет 14 анаграмм:
alters
artels
estral
laster
lastre
rastle
ratels
relast
resalt
salter
slater
staler
stelar
talers
Всего слов в словаре: 483523,
из них имеют анаграммы: 79537.
На моем компьютере этот файл содержит более 483000 слов, и программа работала чуть меньше 18 секунд. Как вы думаете, на что ушло это время? Попробуем выяснить. Профилировщик выдал более 100 строк, отсортированных в порядке убывания времени. Мы покажем только первые 20:
что больше всего времени программа тратит в методе
Array#each
. Это понятно: ведь цикл выполняется для каждого слова и на каждой итерации делает довольно много. Среднее значение в данном случае сбивает с толку, поскольку почти все время уходит на первый вызов
each
, а остальные 14 (см.
anagrams.each
) выполняются очень быстро.
Мы также видим, что
Hash#[]
— дорогая операция (главным образом потому что часто выполняется); на 1.4 миллиона вызовов было потрачено почти 11 секунд.
Обратите внимание, что метод
readlines
оказался чуть ли не в самом конце списка. Эта программа тратит время не на ввод/вывод, а на вычисления. На чтение всего файла ушло всего-то четверть секунды.
Но этот пример не показывает, в чем истинная ценность профилирования. В программе нет ни методов, ни классов. На практике вы, скорее всего, увидите свои методы среди системных. И тогда будете точно знать, какие из ваших методов находятся в числе первых 20 «пожирателей времени».
Надо ясно понимать, что профилировщик Ruby (видно, по иронии судьбы) работает медленно. Он подключается к программе во многих местах и следит за ее выполнением на низком уровне (причем сам написан на чистом Ruby). Так что не удивляйтесь, если ваша программа в ходе сеанса профилирования будет работать на несколько порядков медленнее. В нашем примере она работала 7 минут 40 секунд (460 секунд), то есть в 25 раз медленнее обычного.
Помимо профилировщика, есть еще один низкоуровневый инструмент — стандартная библиотека
benchmark
, которая тоже полезна для измерения производительности.