我有一个应用程序，想要计算通过bool运算(内部节点)组合的图元树(叶节点)的不同表示(网格、体素化、带符号距离函数...)。我的第一个方法是为每个不同的表示编写一个带有虚拟getter函数的抽象基类，并在各自的节点缓存中间结果，只要它们的子树没有变化(这会刷新它们缓存)。但是，我对树结构与每个不同表示的丑陋耦合不满意。为了缓解这种情况，我删除了抽象基类，而是为每个表示设置了一个访问者。这巧妙地将树与表示分离，但给我留下了一个问题，我现在需要在其他地方缓存中间结果，这就是我的问题开始的地方。长话短说如何在树的内部节点缓存(任意多种不同类型的)中间值而不使树依赖于值类型？我的方法需求提供
关闭。这个问题需要detailsorclarity.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？通过editingthispost添加细节并澄清问题.关闭9年前。Improvethisquestion这可能很难解释，所以我将用一个例子来说明这一点。我希望能够劫持http请求并(可能)使用C++或Python(最好是Python，因为我更了解它)以编程方式修改它们。最终，我想实现类似于Web浏览器在提供缓存对象时所做的事情。示例当您下载文件http://www.example.com/image.jpg(从任何网站)时，它会保存在文件系统的某个位置，以便用户计算机发出的下一个请求到该文件(无论是
我在程序上生成128字节的block，其中包含一些为机器语言函数保留的n字节header，我只是通过内联汇编调用这些函数。它们没有在任何地方定义，而是在运行时生成到分配到内存中的页面中，可以访问执行。但是，我想保留这些block的末尾(128-n)字节用于存储在这些函数中使用的数据，因为能够将内存偏移调用缩小到8位而不是32位，并且(可能？)帮助缓存。但是，我担心的是缓存。假设我有一个处理器，它既有数据缓存又有指令缓存，这种典型的处理器处理这种格式的效果如何？它会尝试在我的指令之后将数据作为指令本身加载到指令缓存中吗？这是否会导致显着的性能损失，因为处理器试图弄清楚如何处理这些垃圾和可
我有一个软件项目，可以根据不同大小的对象创建一系列指纹(哈希)值。当然，对象越大，散列的计算成本就越高。哈希用于比较目的。我现在希望缓存哈希值以提高后续比较的性能。对于缓存中的任何给定条目，我有以下可用指标:点击次数最后修改日期/时间散列对象的大小继续我的问题。鉴于需要限制缓存的大小(将其限制为特定数量的条目)，什么是替换缓存项的均衡方法？显然，较大的对象的散列成本更高，因此需要尽可能长时间地保存它们。但是，我想避免用大量大对象填充缓存会阻止future(较小的)项目被缓存的情况。因此，根据我可用的指标(见上文)，我正在寻找一个很好的通用“公式”，用于在缓存变满时使缓存条目过期(删除)
我正在用C++编写一个用于数据缓存的模板库，其中可以进行并发读取和并发写入，但不是针对同一个键。该模式可以用以下环境来解释:用于缓存写入的互斥锁。缓存中每个键的互斥量。这样，如果线程从缓存中请求一个键但不存在，则可以为该唯一键启动锁定计算。与此同时，其他线程可以检索或计算其他键的数据，但试图访问第一个键的线程会被锁定等待。主要的约束是:永远不要同时计算一个键的值。可以同时计算2个不同键的值。数据检索不得锁定其他线程以防止从其他键检索数据。我的其他限制但已经解决的是:固定(在编译时已知)基于MRU(最近使用的)抖动的最大缓存大小。通过引用检索(暗示互斥共享计数)我不确定为每个键使用1个互
从尽可能高的性能角度来看，static与dynamic库链接选项是否也会因为DLL的缓存未命中率较高而对性能产生影响？我的想法是，当库被静态链接时，整个程序被加载到一个地方或附近。但是当动态链接时，DLL可以加载到某处并且它的变量可以分配“太远”。这是真的，还是说DLL在缓存未命中率方面没有性能损失？(仅限快速C/C++代码) 最佳答案 “整个程序加载到一个地方”:你的系统的内存管理器仍然会根据自己的喜好将可执行内存页映射到物理内存上——你无法控制它。在运行时，如果需要可执行代码的其他部分，物理页面将换出到磁盘。当多个进程实际上可以
假设以下是我们正在操作的二维数组abcdefghijklmnop“f”的周围邻居是[abcegijk]。我正在尝试创建一个缓存友好的数据结构来存储节点的邻居。现在我有这样的东西structNeighbor{size_tneighborPosition[8][2];size_tsize;};typedefsize_tPosition[2];typedefNeighbor**NeighborTable;请注意，一个节点最多可以有8个邻居。有人有什么建议吗？我需要该结构是一个恒定时间的邻居查找，所以我将预先计算每个节点的邻居。 最佳答案
背景我实现了一个JSON解析器并提供了一个operator>>函数来解析std::ifstream。为了加快读取速度，我将16KB复制到一个缓冲区中，然后让我的解析器从缓冲区中读取。一个小型基准测试表明，这比直接使用std::ifstream::get或std::ifstream::read更快。当前(错误？)实现当我成功读取一个JSON值时，我想将所有不需要的字节从缓冲区“放回”到流中，以便随后使用相同的std调用operator>>::istream在第一个调用结束的地方继续解析。我目前像这样实现这个“放回去”:is.clear();is.seekg(start_positio
papi中的PAPI_L1_LDM和perf中的L1-dcache-load-misses有什么区别？我使用了相同的设置，比如thisposthere。所以，结果我得到了爸爸：PAPI_L1_DCM:515很遗憾，此计算机不支持PAPI_L1_DCA。对于perf（仅在用户空间中，因为papi也只测量用户空间而不测量内核空间）：调用：perfstat-B-eL1-dcache-load-misses:u,cache-misses:u./perf16,539L1-dcache-load-misses128cache-misses:u16539对于N=1000000似乎更为合理。加载数据未
在优化内部循环的过程中，我遇到了奇怪的性能行为，我无法理解和纠正这些行为。代码的简化版本如下；粗略地说，有一个巨大的数组，分为16个词block，我简单地把每个词block中的前导零的数量加起来。(实际上我使用的是来自DanLuu的popcnt代码，但在这里我选择了一个具有类似性能特征的更简单的指令以“简洁”。DanLuu的代码基于对thisSOquestion的回答。虽然它有非常相似的奇怪结果，但似乎并没有在这里回答我的问题。)//-*-compile-command:"gcc-O3-march=native-Wall-Wextra-std=c99-oclz-timingclz-ti
