我编写这段代码的初衷是衡量函数操作整个数组与操作数组的单个元素时的性能差异。即比较以下两个语句:function_vector(x,y,z,n);对比for(inti=0;i其中function_*进行一些实质性但相同的计算。打开-ffast-math后，标量版本在我测试过的多台机器上大约快2倍。然而，令人费解的是两台不同机器上的时间比较，都使用gcc6.3.0:#ondesktopwithIntel-Core-i7-4930K-Processor-12M-Cache-up-to-3_90-GHzg++loop_test.cpp-oloop_test-std=c++11-O3./loo
最近我遇到了在llvm中广泛使用的DenseMap数据结构。我认为它是std::map(?)的某种优化版本。谁能帮助我了解它们之间的区别或相似之处？ 最佳答案 llvm::DenseMap是std::unordered_map的替代品，所以它并不是要替代std::map(在至少如果您根据有序属性和无序属性仔细选择的话，则不会。与std::unordered_map不同，std::map保证容器的迭代顺序与比较器定义的顺序相匹配(默认情况下，std::更少)。在许多情况下，您不关心迭代顺序...但在少数情况下它很重要，DenseMap
今天，我想分享一些在尝试实现这个简单操作时让我大吃一惊的事情:我发现了执行相同操作的不同方法:通过使用std::inner_product。实现谓词并使用std::accumulate函数。使用C风格的循环。我想通过使用QuickBench并启用所有优化来执行一些基准测试。首先，我比较了两个具有浮点值的C++替代方案。这是通过使用std::accumulate使用的代码:constautopredicate=[](constdoubleprevious,constdoublecurrent){returnprevious+current*current;};constautoresul
在C++max_element中，如果有多个元素是最大值，则返回第一个这样的元素。而minmax_element(C++11及更高版本)返回最后一个最大元素。这种行为的标准是否有原因？来自cplusplus.comIfmorethanoneequivalentelementhasthelargestvalue,theseconditeratorpointstothelastofsuchelements.Thecomparisonsareperformedusingeitheroperator 最佳答案 Boost的库文档包括rati
我执行了闭合形态学操作，但使用C和C++API(OpenCV2.4.2)得到了不同的结果输入:使用OpenCV“C”://SetROI//PerformGaussiansmoothing//PerformCannyedgeanalysiscvMorphologyEx(src,dst,temp,Mat(),MORPH_CLOSE,5);结果:http://i47.tinypic.com/33e0yfb.png使用OpencvC++//SetROI//PerformGaussiansmoothing//PerformCannyedgeanalysiscv::morphologyEx(src
我已经将一个相对简单的算法从C++转换为Java，该算法对double类型的数字执行大量计算，但是在两个平台上运行该算法但同一台机器产生的结果略有不同结果。该算法对许多double和整数进行乘法和求和。我在Java算法中将int转换为double；C算法不强制转换。例如，在一次运行中我得到了结果:(Java)64684970(C++)65296408(打印忽略小数位)当然，我的算法可能存在错误，但是在我开始花时间调试之前，是否可以通过C++和Java中不同的浮点处理来解释这种差异？如果是这样，我可以证明这是问题所在吗？更新-类型不同的地方是两个整数之间的乘法，然后将其添加到运行总dou
在提取用于指针运算的原始字节指针时，以下三种类型转换之间有什么区别吗？(假设char为1个字节的平台。)static_cast((void*)ptr))reinterpret_cast(ptr)(更新)或:static_cast(static_cast(ptr))我应该选择哪个？更详细...给定一个类中两个成员对象的指针，我想计算一个到另一个的偏移量，这样我就可以在给定偏移量的情况下重建一个成员的地址和另一个成员的地址。//assumeddatalayout:structC{//...Aa;//...Bb;}我目前使用的代码是这样的:voidapproach1(A*pa,B*pb){/
主函数应具有函数调用，例如adddiff（＆amp;p，＆amp;q）...函数定义就像voidadddiff（*a，*b），它应该同时执行加法和减法，它不应返回值，也不应不应在AddDiff方法中使用打印语句。看答案这两个参数均通过引用传递，因此您可以使用它们将结果“返回”到主函数。但是，请记住要在本地保存其价值，然后再覆盖它们！voidadddiff(int*a,int*b){intorig_a=*a;intorig_b=*b;*a=orig_a+orig_b;*b=orig_a-orig_b;}
在下面发布的字符中，我比较了FFTW和CUFFT中运行IFFT的结果。结果不同的可能原因是什么？舍入误差真的那么多吗？这是相关的代码片段:cufftHandleplan;cufftComplex*d_data;cufftComplex*h_data;cudaMalloc((void**)&d_data,sizeof(cufftComplex)*W);complex*temp=(complex*)fftwf_malloc(sizeof(fftwf_complex)*W);h_data=(cufftComplex*)malloc(sizeof(cufftComplex)*W);memset
我有两个cv::Scalar对象，我想计算色差。我想出了这段代码:cv::Scalara(255,128,255);//color1cv::Scalarb(100,100,100);//color2cv::Scalard=b-a;doubledistance=sqrtl(d[0]*d[0]+d[1]*d[1]+d[2]*d[2]);这看起来很笨拙。是否有更简单的方法来表达这个或另一个指标，例如一种表示点积d*d的方式，或者一种直接表示两个cv::Scalar距离的方式，或者cv::Vec4i>，它可以被类型转换成afaik？ 最佳答案
