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最近做了个验证直观的测试，分两部分。（一）

      对于C/CPP，两者编写繁琐，前者非OOPL，后者深不可测；比较务实的是学java。

      对于R使用者（估计matlab也类似），在遇到数值迭代、循环嵌套等情形时，借助rJava可以将这些任务交给java做，或在java中调用R完成统计模型。

     为了对比，这里测试了java和R递归计算fibonacci(40)的速度。

      已经有好多测试帖子了，比如这里：http://fengmk2.cnpmjs.org/blog/2 ... n-php-ruby-lua.html

      大体都肯定了jvm的优化力。但对R测试一直没有。先贴源码(写得很简陋)：

比较运算速度第一部分

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for java

复制代码

for R

结果

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for java:

102334155

程序运行时间： 1390ms

for R:

user     system  elapsed

539.28    0.16   542.04

注意：

      1.R的运行时间单位是sec，所以速度差很多（我几近睡着了）。

      2.都是递归算法的比较，尽管存在非递归算法，因此看到有些网友的测试“不公平”。关于空间和时间的厚此薄彼，见http://www.javacodegeeks.com/201 ... g-introduction.html

      3.由于计算机性能不同，请别拿这里的结果去和http://fengmk2.cnpmjs.org/blog/2 ... n-php-ruby-lua.html作比较——我的电脑很破。

（二）比较运算速度第二部分

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（一）比较了R和java，java要显著快于R。那么从R中调用java耗的时间是怎样呢？

直观上，可以肯定Rjava慢于java，快于R，下面验证一下

复制代码

发现还是很快的，不比java慢多少，那么换个复杂的例子Fibonacci(50)。不要小看增加这10个数，运算时间大增。

rjava的绩效：

fib$filaBmk()

[1] "The result is 12586269025. The running time is 176640ms"

java的绩效：

12586269025

程序运行时间： 163843ms

差别是有，但完全可以接受。R就不做了，估计睡一觉醒来了都没完。