对于运行不了几次，一次运行不了多久的方法，我们不需要考虑性能优化，对于那些需要经常运行几百次几千次的方法，我们头脑里还是要有性能这根弦。C#太优雅方便了，以至于很多人写程序时根本就把性能抛到脑后了，不愿意耗费心思去进行代码优化和算法优化，结果写出来的程序奇慢无比。不明真相的群众把这怪罪给C#语言。这不是C#的杯具，是程序员的无能。
2个月前，我研究sift（一种重要的图像分析算法）。最先找到了一个C#实现的library——libsift，这个library处理一张正常大小的图像，要耗时2-3分钟。后来，又找到一个C实现的library，处理同样的图像，耗时在1秒以内——秒杀。
昨天，我写Ransac（随机抽样一致性）算法代码时参考了libsift里的Ransac实现。不看不知道，一看吓一跳。那代码性能低下得无以复加。我随手优化了一下算法，就将随机抽样那部分的性能提高了上千倍。
下面详细道出。
一、Ransac
Ransac是用途很广泛的算法，详细介绍请看http://en.wikipedia.org/wiki/RANSAC。下面简单介绍一下（没兴趣的可以略过不看）。
我们分析世界，需要对世界建模，把世界中的现象抽象成模型。每个模型，又存在一些参数，通过调节参数，可以得到不同的实例，进行推演。我们观察现象，得到一堆数据。如何为这堆数据找一个合适的模型，再确定合适的模型参数，这是很重要的问题，是人类理性的基础。
数据分两种：有效数据（inliers）和无效数据（outliers）。那些偏差不大的数据是有效数据，偏差大的数据是无效数据。
如果有效数据占大多数，无效数据只是很少量时，我们可以通过最小二乘法或类似的方法来确定模型的参数和误差。如果无效数据很多（比如，超过了50%的数据是无效数据），最小二乘法就失效了，我们需要新的算法。
上图左图是观察的数据。直觉可以看出，外面的散点是outliers，中间近似分布为一直线的是inliers。怎么设计一个算法，算出这条直线，使它对inliers的拟合度较高（如上图右图所示）？
再举一个更直观的例子：
上图左侧是一个验证码，我们将它看作“数据”。右侧是一个字符，我们将它看作“模型”，如何通过算法去除“数据”中的outlier，剩下inliner来和“模型”进行匹配
Ransac 是解决这类问题的代表性算法。它是一种随机算法，步骤如下：
输入：k,n,t,d,model,data
BestModel = null;
迭代k次——
（1） 从data中随机取出n个点，用这n个点去拟合model和模型的model，将得到的带参数的model记为MaybeBestModel。
（2） 依次取出剩下的点，计算该点对应MaybeBestModel模型的误差，如果这个误差小于阈值t，则认为这个点是有效的，把这个点也放进MaybeBestModel中。
（3） 所有点取完了。这时，MaybeBestModel中有效点的数量是否大于或等于d，如果是，则对于MaybeBestModel，重新计算一下它的模型参数。
（4） 评估一下MaybeBestModel和BestModel哪一个好？如果MaybeBestModel更好，则将MaybeBestModel 记做新的 BestModel。
二、libsift中Ransac算法的实现
Ransac算法中，model，model的拟合，不同参数model之间的比较都是因问题不同而不同，因此，可以将model抽象成接口。将model 抽象之后，Ransac 算法的骨干就只剩下一个随机采样的过程：
迭代k次——（1） 从data中随机抽取n个点，然后do something
（2） 依次取出剩下的点，然后do something
下面是libsift中Ransac算法的实现代码：
Code
不考虑Model部分，只考虑单次迭代过程中的随机抽样，可抽象出这样一个过程：
（1）假设数据集是points，它的类型是List<T>；（2）从points中随机选取n个对象，放入容器samples中；
（3）依次处理剩下的对象，根据处理结果决定放入samples或不放入samples
我把libsift的Ransac代码中上述逻辑部分单独提取出来了，并作了以下简化：
（1） 直接令points是List<int>类型（2） 处理剩下的对象时，全部决定放入samples中
代码如下：
Code
准备测试数据，进行性能测试：
Code
这个测试中假设共有10000个数据，一共进行50次迭代，每次迭代的n值为4000。用老赵的CodeTimer测量运行时间，结果为：
CaseLibSiftTime Elapsed: 24,492ms
CPU Cycles: 44,426,562,664
Gen 0: 6
Gen 1: 0
Gen 2: 0
24.5秒！雷人的慢！
为什么会这样呢？主要问题出在这两句中：
if (samples.Contains(sampleToAdd))
if (samples.Contains(point))
您有更好的方案吗？
下面是娱乐时间。娱乐之后，放上我的改进方案。
三、娱乐
四、我的方案
再回顾一下问题：
（1）假设数据集是points，它的类型是List<T>；
（2）从points中随机选取n个对象，放入容器samples中；
（3）依次处理剩下的对象，根据处理结果决定放入samples或不放入samples
我采用的洗牌算法的变种。所谓洗牌问题，就是给定一个数组，编写程序将这个数组打乱。下面是一个经典的洗牌算法：
对于N个元素的数组
（1） 从N个元素中随机取出一个元素，与数组最后一个元素调换
（2） 从前N-1个元素中随机取出一个元素，与倒数第二个元素调换
（3） ……
将上述洗牌算法稍微改变一下，就得到本文问题的答案：
对于N个元素的数组
（1） 从N个元素中随机取出一个元素，与数组第一个元素调换
（2） 从后N-1个元素中随机取出一个元素，与第二个元素调换
……
（n） 从后N-(n-1)个元素中随机取出一个元素，与第n个元素调换
这样，前n个元素就是随机取出的元素了。再考虑这样一个问题，就是n>N/2的情况，这时，n>N-n。我们不需要随机取出n个元素，只需要取出N-n个元素即可，剩下n个元素便是我们想要的随机采样结果。
把整个算法写成了扩展方法，代码如下：
Code
同CaseLibSift对比性能：
Code
结果为：
（1）datalenth=10000；n=1000；loops=100时的测试结果：
CaseLibSift
Time Elapsed: 43,750ms
CPU Cycles: 78,647,268,469
Gen 0: 12
Gen 1: 1
Gen 2: 0
MyCase
Time Elapsed: 20ms
CPU Cycles: 29,902,543
Gen 0: 0
Gen 1: 0
Gen 2: 0
（2）datalenth=10000；n=4000；loops=50时的测试结果：
CaseLibSift
Time Elapsed: 24,626ms
CPU Cycles: 44,217,626,002
Gen 0: 6
Gen 1: 1
Gen 2: 0
MyCase
Time Elapsed: 30ms
CPU Cycles: 48,109,204
Gen 0: 0
Gen 1: 0
Gen 2: 0
对比可见，性能提高了千倍。
下面是我的Ransac完整实现代码：
本文转自xiaotie博客园博客，原文链接http://www.cnblogs.com/xiaotie/archive/2009/11/19/1605769.html如需转载请联系原作者
xiaotie 集异璧实验室(GEBLAB)
