为何功能等效的Python代码运行速度比Clojure代码更快？

问题描述 #

此前普遍认为Clojure运行速度优于Python，但两段功能等效的递归代码实际运行时，Python版本速度明显更快，差异核心是否来自Python的编译阶段优化？

测试用代码 #

Python版本 #

def find_fifty(n,memory=1,count=0):
    if memory < 0.5:
        return count
    else:
        return find_fifty(n,memory*(1 - count/n),count+1)

find_fifty(100000)

初始Clojure版本 #

(defn fifty 
    ([n] (fifty n 1 0))
    ([n memory count]
        (if (< memory 0.5)
            count
            (recur n
                   (* memory (- 1 (/ count n)))
                   (inc count)))))

(fifty 100000)

实际运行时Clojure版本耗时随输入规模上升的速度远快于Python，Python可支撑的输入规模上限远高于初始版本的Clojure实现。

性能差异根因 #

该现象和Python的编译优化没有关系，核心问题出在Clojure默认的数值运算规则上：

• Clojure的/运算符在输入均为整数时，默认返回精确有理数而非浮点数。随着递归次数增加，有理数的分子、分母会不断膨胀为超大整数，每一轮迭代的乘法、除法运算复杂度都会持续升高，最终导致整体耗时呈非线性增长。
• Python的/运算符默认返回双精度浮点数，所有运算都是固定开销的浮点计算，不会出现数值膨胀导致的复杂度上升问题。

Clojure优化方案 #

只需将初始入参强制转换为浮点类型，后续所有运算都会自动变为固定开销的浮点运算，优化后Clojure的运行性能远高于Python版本，可轻松支撑千万级输入规模：

(defn fifty 
    ([n] (fifty (float n) 1 0))
    ([n memory count]
        (if (< memory 0.5)
            count
            (recur n
                   (* memory (- 1 (/ count n)))
                   (inc count)))))

(fifty 10000000)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Derek Muller