Forcal运行速度测试例子
Forcal的运行效率与Lua相当，是目前最快的脚本之一，但Forcal的扩充性能更好。在大量函数调用时，Forcal更具速度优势。
以下是Forcal的运行速度测试例子，大家可转换为其他脚本代码（例如matlab）比较一下。
例1：Fibonacci递归程序（n取40）
SetRealStackMax(1000);
F(n)= which{
n == 0,
return(0),
n == 1,
return(1),
return
};
main(:t,n)=
{
t=sys::clock(),
n=F(40),
t=sys::clock()-t,
printff{"\r\nfibonacci={1,i}, fibonacci_Time={2,i}毫秒={3,i}秒\r\n",n,t,t/1000}
};
结果：
fibonacci=102334155, fibonacci_Time=41859毫秒=41秒
例2：八皇后问题
// 在运行不同的程序时，Forcal的速度，从接近C++到只有C++速度的几十分之一。
// Forcal的建议是：对运行时间较长的程序，如确有必要，设计成二级函数由Forcal调用，从而获得接近C++速度的性能。
// Forcal与C++是无缝链接的。故C++能实现的功能，借助二级函数，Forcal完全可以实现。
// 但没有Forcal支持的C++程序，将无法获得高效率地实时编译计算字符串表达式的功能。
// 据测定，以下八皇后问题，Forcal的运行速度约为C++的1/10。
// 八皇后问题是一个古老而著名的问题，是回溯算法的典型例题。
// 该问题是19世纪著名的数学家高斯1850年提出：在8×8格的国际象棋盘上摆放8个皇后，使其不能互相攻击，即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上，问有多少种摆法。
// 高斯认为有76种方案。1854年在柏林的象棋杂志上不同的作者发表了40种不同的解，后来有人用图论的方法解出92种结果。
// 以下算法是从网上搜来的，该算法没有最终给出排列组合，仅仅给出有多少种组合，但是算法确实十分奥妙。
//Forcal源程序
i:(::sum,upperlim)= sum=0,upperlim=1,SetIntStackMax(1000);
i:test(row, ld, rd : pos,p : sum,upperlim)=
{
which
{ row != upperlim,
{ pos = and{upperlim , not},
while{ pos,
p = and(pos,-pos),
pos = pos -p,
test(row+p, shl(ld+p,1), shr(rd+p,1))
}
},
sum++
}
};
i:main(:tm,n:sum,upperlim)=
{
n=15,
tm=sys::clock(),
printff("Queens:{1,i}, ",n),
upperlim=shl(upperlim,n)-1,
test(0,0,0),
printff("sum:{1,i}, {2,i}毫秒.\r\n",sum,sys::clock()-tm)
};
Forcal运行结果：
Queens:15, sum:2279184, 59547毫秒.
例3：一段有趣的程序：此例Forcal速度约为C/C++的1/4左右
mandelbrot(x, y : cr,ci,zi,zr,i,temp,zr2,zi2) =
{
cr = y - 0.5,
ci = x,
zi = 0.0,
zr = 0.0,
i = 0,
(1).while {
i ++,
temp = zr * zi,
zr2 = zr * zr,
zi2 = zi * zi,
zr = zr2 - zi2 + cr,
zi = temp + temp + ci,
if ,
if
}
};
main (:i,x,y,old,now) = {
old=sys::clock(),
y = -39,
while{ y < 39,
printff("\r\n"),
x = -39,
while{ x < 39,
i = mandelbrot(x/40.0, y/40.0),
which{ i==0,
printff("*"),
printff(" ")
},
x++
},
y++
},
now=sys::clock(),
printff("\r\nForcal Elapsed {1,r}\r\n",(now-old)/1000)
};
运行结果：
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运行时间为：
Forcal Elapsed 1.078
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