if-else 的分支顺序影响性能:最常发生的条件放在最前面判断,后面的分支自然少跑。分支排序是零成本的优化——不改逻辑、不加代码,只调整条件的先后,热路径的收益在细微处累积。
---攻击判定的分支:按发生概率排序
function Attack.resolve(actor, target)
-- 90% 的攻击走普通命中:放最前
local roll = math.random(1, 100)
if roll <= 90 then
return Attack.normal(actor, target)
elseif roll <= 97 then
return Attack.crit(actor, target) -- 7% 暴击
elseif roll <= 99 then
return Attack.miss(actor, target) -- 2% 未命中
end
return Attack.blocked(actor, target) -- 1% 格挡
end
分支的排序按概率的分布:普通命中 90% 的分支放最前,绝大多数的调用一次判断即返回;暴击、未命中、格挡按占比递减排后。排序的收益算术:平均判断次数 = 各分支的概率乘以其位置——90% 的场景一次判断,期望从乱序的 2.5 次降到 1.3 次。分支内的工作量也参与排序:命中与暴击的分支除了判断还有结算,重的结算放在轻的判断全部通过之后。
---相邻分支的合并:减少判断的层级
function Damage.typeOf(actor, target)
-- 三个同处理的条件合并为一个区间判断
local t = target.type
if t == 'monster' or t == 'summon' or t == 'pet' then
return 'pve'
end
return 'pvp'
end
---改写:查表替代分支链
local PVE_TYPES = { monster = true, summon = true, pet = true }
function Damage.typeOfFast(target)
if PVE_TYPES[target.type] then return 'pve' end
return 'pvp'
end
分支链的合并两种手法:等价条件的区间化(多个 or 合成一个范围判断)与查表化(条件的结果预存进字典,分支变一次索引)。查表化在分支数超过五个后明显胜出:判断的次数从 O(n) 降到 O(1),新增的类型只改表不改逻辑。分支排序的度量:函数的分支覆盖率与执行路径的计数统计,乱序的热点分支靠数据现形而不是靠感觉。
分支排序的行为等价测试:全部输入组合下新旧函数的输出一致;函数的执行耗时分布对比,高频路径的改善在 P50 上可见。
分支的排序曾经按代码书写的历史顺序堆积,高频的条件被埋在第五层,概率的统计驱动重排。合并的查表曾经把不同的处理误合并,等价性的验证缺失让逻辑悄悄变化,合并前的行为快照测试补上。分支的优化曾经过度微调,可读性崩坏后排查 Bug 的时间反超收益,优化的边界以热点为限。
分支的排序原则进编码规范:按概率降序排列条件。热点函数的分支覆盖率进性能的周报,数据的分布变化驱动排序的复盘。优化的案例库收录排序的典型案例,微优化的教育从真实的数字开始。
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