典型的“未优化”C++循环
我们首先来看一个典型的“未优化”C++循环示例:
int main()
{
std::vector vec;
// 填充向量
for(int i=0; i<10000000; i++)
{
vec.push_back(i);
}
// 对向量的值进行1000次求和
for (int i = 0; i < 1000; i++)
{
uint64_t sum = 0;
for (std::vector::const_iterator itr = vec.begin();
itr != vec.end();
itr++)
{
sum += *itr;
}
std::cout << sum << std::endl;
}
}
在没有进行任何优化的情况下,该代码的执行时间为551.97秒。
使用缓存的“end()”迭代器
该优化技巧主要是避免在每次循环迭代时对vec.end()进行查找,而是将其缓存起来,以避免重复查找的开销。代码示例如下:
int main()
{
std::vector vec;
for(int i=0; i<10000000; i++)
{
vec.push_back(i);
}
for (int i=0; i<1000; i++)
{
uint64_t sum = 0;
// 缓存vec.end()以避免重复查找
std::vector::const_iterator itr, end(vec.end());
for (itr = vec.begin();
itr != end;
itr++)
{
sum += *itr;
}
std::cout << sum << std::endl;
}
}
经过该优化后,代码的执行时间减少至524.81秒,相比未优化版本有了5%的改进。
使用前置递增代替后置递增迭代器
将后置递增(itr++)改为前置递增(++itr)是一种简单的优化方法,它可以显著提高循环的执行效率。代码示例如下:
int main()
{
std::vector vec;
// 使用前置递增代替后置递增
for(int i=0; i<10000000; ++i)
{
vec.push_back(i);
}
for (int i=0; i<1000; ++i)
{
uint64_t sum = 0;
std::vector::const_iterator itr, end(vec.end());
// 使用前置递增代替后置递增
for (itr = vec.begin();
itr != end;
++itr)
{
sum += *itr;
}
std::cout << sum << std::endl;
}
}
经过这一简单的改变,代码的执行时间减少至323.58秒,相比未优化版本有了38%的改进。
使用std::for_each算法
我们可以使用std::for_each算法来进一步优化循环。std::for_each算法会自动缓存.end()并使用前置递增代替后置递增操作。但需要注意的是,在关闭优化的情况下,编译器无法内联调用Sum和Increment函数,这可能会导致性能下降。代码示例如下:
struct Sum
{
uint64_t m_sum;
Sum()
: m_sum(0)
{
}
void operator()(uint32_t i)
{
m_sum += i;
}
};
struct Increment
{
int m_value;
Increment(int i)
: m_value(i)
{
}
int operator()()
{
return m_value++;
}
};
int main()
{
std::vector vec;
// 使用Increment生成器生成10000000个值
std::generate_n(back_inserter(vec), 10000000, Increment(0));
for (int i = 0; i < 1000; ++i)
{
uint64_t sum = 0;
// 使用std::for_each进行循环求和
std::for_each(vec.begin(), vec.end(), Sum(sum));
std::cout << sum << std::endl;
}
}
需要注意的是,这种优化方法在关闭优化的情况下可能会导致效率下降。
结论:
通过对循环进行优化,我们可以显著提升C++程序的性能。关键的优化技巧包括缓存迭代器、使用前置递增代替后置递增以及使用适当的算法(如std::for_each)。然而,在进行优化时,我们需要注意优化对于特定编译器和环境的适用性,以及可能引入的副作用。