在我的实践中，使用小于或大于操作符的三元性很常见，例如检查数字是否在范围内
(< 0 temp 100)
问题是，它比 {{(and (< 0 temp) (< temp 100))}} 慢近三倍。
这是因为三元性被处理为由泛型可变参数阶数分支
(defn <
"如果数字按单调递增顺序排列，则返回非 nil，否则返回 false。"
{:inline (fn [x y] `(. clojure.lang.Numbers (lt ~x ~y)))
:inline-arities #{2}
:added "1.0"}
([x] true)
([x y] (. clojure.lang.Numbers (lt x y)))
([x y & more]
(if (< x y)
(if (next more)
(if (next more)
(recur y (first more) (next more))
(< y (first more)))
false)
此补丁将这些 fn 的三元性添加了特殊处理：{{< <= > >= = == not=}}
(defn <
"如果数字按单调递增顺序排列，则返回非 nil，否则返回 false。"
{:inline (fn [x y] `(. clojure.lang.Numbers (lt ~x ~y)))
:inline-arities #{2}
:added "1.0"}
([x] true)
([x y] (. clojure.lang.Numbers (lt x y)))
([x y & more]
([x y z] (and (. clojure.lang.Numbers (lt x y))
(. clojure.lang.Numbers (lt y z))))
([x y z & more]
(if (< x y)
(let [nmore (next more)]
(if nmore
(recur y z (first more) nmore)
(< y z (first more))))
false)))
性能提升非常显著
(= 5 5 5) 24.508635 ns => 4.802783 ns (-80%)
(not= 1 2 3) 122.085793 ns => 21.828776 ns (-82%)
(< 1 2 3) 30.842993 ns => 6.714757 ns (-78%)
(<= 1 2 2) 30.712399 ns => 6.011326 ns (-80%)
(> 3 2 1) 22.577751 ns => 6.893885 ns (-69%)
(>= 3 2 2) 21.593219 ns => 6.233540 ns (-71%)
(== 5 5 5) 19.700540 ns => 6.066265 ns (-69%)
高阶运算也变得更快，主要是因为现在有一轮更少
(= 5 5 5 5) 50.264580 ns => 31.361655 ns (-37%)
(< 1 2 3 4) 68.059758 ns => 43.684409 ns (-35%)
(<= 1 2 2 4) 65.653826 ns => 45.194730 ns (-31%)
(> 3 2 1 0) 119.239733 ns => 44.305519 ns (-62%)
(>= 3 2 2 0) 65.738453 ns => 44.037442 ns (-33%)
(== 5 5 5 5) 50.773521 ns => 33.725097 ns (-33%)
此补丁还将 {{not}} 的可变参数转换为使用 next/recur 而不是 {{apply}}
(defn not=
"与 (not (= obj1 obj2)) 相同。"
{:tag Boolean
:added "1.0"}
静态 true
([x] false)
([x y] (not (= x y)))
([x y z] (not (= x y z)))
([x y z & more]
(if (= x y)
(let [nmore (next more)]
(if nmore
(recur y z (first more) nmore)
( not= y z (first more))))
true)))
结果良好
(not= 1 2 3 4) 130.517439 ns => 29.675640 ns (-77%)
我在这里想说明的是，优化三元arity是有意义的，因为它们在真实代码中出现的频率相当高。更高阶的arity（4及以上）出现得较少。
这里提出的请求
