距离平方与距离的实际性能优势
Actual performance benefits of distance squared vs distance
在 Java 中计算两个 3D 点之间的距离时，我可以计算距离，或者它们之间的距离平方，避免调用 Math.sqrt。
自然地，我读到 sqrt 只是乘法速度的四分之一，这使得使用距离平方的不便变得不值得。
在Java中，乘法和计算平方根的绝对性能差异是多少？
我最初想将此添加为评论，但它开始出价太高，所以这里是：
自己试试吧。制作一个包含 10.000 次迭代的循环，您只需在其中计算 a*a + b*b，并在另一个单独的循环中计算 Math.sqrt(a*a + b*a)。时间它，你就会知道。计算 square root 本身就是一个迭代过程，其中数字（计算机位）平方根收敛到更接近给定数字的实平方根，直到足够接近（只要每次迭代之间的差异小于一些非常小的价值）。除了 Math 库使用的算法之外，还有多种算法，它们的速度取决于输入和算法的设计方式。在我看来，坚持使用 Math.sqrt(...)，不会出错，并且已经过很多人的测试。
虽然这对于一个平方根可以非常快地完成，但存在明显的可观察时间差异。
旁注：我想不出不止一次计算平方根的理由，通常是在最后。如果您想知道点之间的距离，只需使用该距离的平方值作为默认值，然后根据该默认值制作 comparisons/summations/subtractions 或任何您想要的值。
PS：如果您想要更多 "practical" 答案，请提供更多代码
在 Java 中计算两个 3D 点之间的距离时，我可以计算距离，或者它们之间的距离平方，避免调用 Math.sqrt。
自然地，我读到 sqrt 只是乘法速度的四分之一，这使得使用距离平方的不便变得不值得。
在Java中，乘法和计算平方根的绝对性能差异是多少？
我最初想将此添加为评论，但它开始出价太高，所以这里是：
自己试试吧。制作一个包含 10.000 次迭代的循环，您只需在其中计算 a*a + b*b，并在另一个单独的循环中计算 Math.sqrt(a*a + b*a)。时间它，你就会知道。计算 square root 本身就是一个迭代过程，其中数字（计算机位）平方根收敛到更接近给定数字的实平方根，直到足够接近（只要每次迭代之间的差异小于一些非常小的价值）。除了 Math 库使用的算法之外，还有多种算法，它们的速度取决于输入和算法的设计方式。在我看来，坚持使用 Math.sqrt(...)，不会出错，并且已经过很多人的测试。
虽然这对于一个平方根可以非常快地完成，但存在明显的可观察时间差异。
旁注：我想不出不止一次计算平方根的理由，通常是在最后。如果您想知道点之间的距离，只需使用该距离的平方值作为默认值，然后根据该默认值制作 comparisons/summations/subtractions 或任何您想要的值。
PS：如果您想要更多 "practical" 答案，请提供更多代码