在我的实践中，使用小于/大于操作符的三arity非常常见，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))}} 快了近三倍。
这是因为三arity由通用的可变参数 arity 分支处理
(defn <
"如果数字按单调递增顺序排列，则非nil，否则 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)
(recur y (first more) (next more))
(< y (first more)))
false)
此补丁为这些函数添加了特殊的三个参数处理：{{< <= > >= = == not=}}
(defn <
"如果数字按单调递增顺序排列，则非nil，否则 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%)
更高arity的速度也变得更快，主要是因为现在迭代次数更少
(= 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%)
此外，此补丁还将 {{not=}} 的可变参数 arity 改为使用 next/recur 而不是 {{apply}}
(defn not=
"与 (not (= obj1 obj2)) 相同。"
{:tag Boolean
:added "1.0"
:static 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%)
我还在做[~wagjo]在CLJ-1912中做过的事情（只计算一次{{(next more)}}），尽管这样做带来的性能提升并不大。
我的观点是，优化三个参数是有意义的，因为这些参数在实际代码中出现的频率很高。更高阶数（4个及以上）的使用则要少得多。
