回答編集履歴
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追記
answer
CHANGED
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@@ -109,4 +109,49 @@
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109
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real 0m11.107s
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110
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user 0m10.713s
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111
111
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sys 0m0.111s
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-
```
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112
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+
```
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+
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追記： 2016-03-23 22:40
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torisan さんの 2016/03/23 20:54 のコメントへのコメントです。
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(100000000..110000000).each do |x| ... end
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とした場合は、
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00100 のパターンがある数字は10万回に1度しか出現しません。
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つまり、00100 の処理の時間ではなく、末尾の0 をとる処理のベンチマークになってします。
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従って、いかに 00100 が現れていないかを判定して、末尾の 0 をとるかを工夫するだけでベンチマークの成績は良くなってしまうわけです。
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+
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そこで、常に 00100 のパターンが現れるように次のようにループさせて計測してみました。
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```ruby
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(1..100).each do |y|
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(100000000..100100000).each do |x|
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127
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...
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+
end
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+
end
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+
```
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その結果は次のようになりました。
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mj_arano: 0m22.990s
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mj_aranoX: 0m23.718s # 質問文にある 10/03/22 21:44 のコード
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mj_arano100: 1m11.066s
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mj_arano23: 0m25.935s
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+
mj_arano22: 0m18.171s
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+
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mj_arano23 でつかっている
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if "00#{val}00".index(PAT)
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はそれなりに重い処理なのです。
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純粋に 00100 を 00000 に置換して、さらに末尾の 0 をとる処理として一番速いのは mj_arano2 でした。
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念のため anaba22() の内容を書いておきます。
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```ruby
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def mj_arano22(val)
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ans = 0
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+
work = val * 100
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+
while work > 0
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+
work -= 100 if work % 100000 == 100
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150
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+
ans = ans * 10 + (work % 10)
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151
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+
work /= 10
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152
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+
end
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+
"#{ans}".reverse.to_i
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154
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+
end
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+
```
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+
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処理するデータの特性 (00100 が現れる割合が判明するば、それに応じてさらに最適化したコードをつくれる気がします)
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