Re: 為什麼編寫和調用函數可以顯著加快執行時間？ 為最有效的時間/空間複雜度編寫 JSL 的經驗法則是什麼？我也不希望那樣。 函數調用的開銷很小，與復制參數和設置局部變量有關。
但是......如果涉及一個巨大的數組，使用超過一半的可用內存，在函數中使用局部變量將確保內存在再次需要之前被釋放。考慮這個 JSL：
x = J(20000,20000,0);
...
x = J(20000,20000,0);
第一次分配需要3GB內存。 第二次分配需要額外的 3GB 才能釋放第一個（當 x 被覆蓋時）。如果 x 在函數中是局部的，而不是全局的，當最後忘記局部 x 時，x 的內存被釋放的功能。 如果不是，一台 4GB 的機器會將舊的 x 分頁到磁盤，同時將內存清零以替換 x 的新內存。 然後它會忘記它分頁到磁盤的內容。
如果這聽起來像你在做什麼，試試這個來證明它：
x = J(20000,20000,0);
...
x=0; // forget the old allocation first
x = J(20000,20000,0);
Re: 為什麼編寫和調用函數可以顯著加快執行時間？ 為最有效的時間/空間複雜度編寫 JSL 的經驗法則是什麼？...並且 hptime() 是微秒函數。 （高性能？不確定 hp 代表什麼。）
為什麼編寫和調用函數可以顯著加快執行時間？ 編寫 JSL 以獲得最有效的時間/空間複雜度的經驗法則是什麼？大家好，
我的任務之一是進行可靠性分析，其中我使用 X 的 Fit Life 進行分析。
為此，我有兩個輸出的 JSL 腳本完全相同的結果但有不同的編碼方法。
第一種方法只是將幾段代碼級聯在一起。 偽代碼如下所示：
// Plot Fit Life by X #1
Fit Life by X(...);
// Plot Fit Life by X #2
Fit Life by X(...);
// Plot Fit Life by X #3
Fit Life by X(...);
// And so on
第二個函數只有一個函數，我們稱之為“用不同的 X、Y 和審查列重複”。 偽代碼如下所示：
// Function that contains Fit Life by X
reli_analysis = function(
{input parameters},
{local variables},
Fit Life by X(...);
);
// Call the above function multiple times
reli_analysis(input parameters set #1);
reli_analysis(input parameters set #2);
reli_analysis(input parameters set #3);
// And so on
我的體驗是，第二個代碼比第一個代碼快得多，大約快了 10 倍。 （我的實際 JSL 與真實數據集的執行時間（通過掛鐘時間測量）從代碼 #2 約為 17 秒，而從代碼 #1 約為 170 秒）
我有以下三個問題：
1. 為什麼調用函數比顯式寫出所有代碼要快得多？
2. 為了確保我的代碼具有最有效的時間和/或空間複雜度，我通常應該採取哪些其他實踐/技巧？
3. 我不確定JSL是否有內置的CPU時間、掛鐘時間等計時功能？ 我使用 Today() 函數對代碼執行進行計時，但它涉及大量手動編碼。 此外，根據是否有其他任務正在執行，以這種方式計算出的經過時間總是略有不同。
非常感謝你的幫助。
JMP 版本：17.0
自動化和腳本編寫質量和工藝工程視窗回覆：為什麼編寫和呼叫函數可以顯著加快執行時間？那麼，編寫 JSL 以獲得最高效的時間/空間複雜度的經驗法則是什麼？另一種可能性：如果打開了先前的圖表，並且正在更改資料表以製作新圖表，則舊圖表可能會對資料表的每次變更做出回應。也許功能版本會更快關閉舊圖表？
