我正在实现一个Runge–Kutta程序，其中包括几个时间关键的乘法与固定的、复杂的分数(这不是魔数(MagicNumber)，而是算法固有的)，我希望这种乘法尽可能高效地执行，同时保持代码可读。为了简单起见，假设我的代码如下所示，如果我不需要关心效率的话:for(inti=0;i我可以假设每个合理的编译器(经过优化)都能有效地将2197/4104替换为0.535331吗……？如果没有，确保这一点的好方法是什么？例如，定义一个constdouble就足够了吗？(请注意，我对优化上述代码的其他可能性不感兴趣——这实际上只是一个示例。) 最佳答案
有人可以向我解释这些表达式之间的这些显着性能差异，我希望它们能提供相似的性能。我在Release模式下使用AppleLLVM版本5.1(clang-503.0.38)(基于LLVM3.4svn)进行编译。这是我的测试代码(只需将CASE更改为1、2、3或4来测试自己):#include#include#defineCASE1inlineintfoo(intn){return#ifCASE==1(n%2)?9:6#elifCASE==2(n%2)==true?9:6#elifCASE==36+(n%2)*3#elifCASE==46+bool(n%2)*3#endif;}intmain(
这是一个幼稚的问题，但为什么库中的所有函数和变量名称都这么短？例如在lapack.cpp中一个函数的名字是dgetrs看看这个网站http://www.netlib.org/lapack/explore-html/d6/d49/dgetrs_8f.html所有函数都以相同的简短方式命名。使用更大的名称是否会产生任何性能成本？在我看来，使用短名称会导致很多问题，使代码难以理解。调试变得困难。很多事情都可以通过一个好的函数名来传达，为什么库开发人员放弃了它？我意识到编写库的人比我更有经验，所以我想知道原因。打字变得稍微容易一些，但从长远来看，这不是通过可用性和可维护性来补偿的吗？
在某些情况下，VisualStudio2012的探查器生成的文件非常大。这些文件的扩展名为“.vsp”这些文件是在我使用VisualStudio2012Professional中“分析”菜单下的“启动性能向导”启动探查器后生成的。VisualStudio正在与解决方案(.sln)文件相同的目录中创建用于分析的VSP文件。我的项目存储在一个有点小(只有100GB)的SSD磁盘上，VisualStudio会迅速填满它们。我有一个更大(2TB)的旋转磁盘，我希望VisualStudio将其用于探查器。没有将整个解决方案移动到更大、更慢的数据驱动器...是否可以在VisualStudio201
让我们看一下这个代码示例:#includeintmain(){std::ios_base::sync_with_stdio(false);intn;std::cin>>n;for(inti=0;i>buf;}}此代码示例对这样的输入的性能:1000000001...9999999在我的机器上:g++-5-O2-std=c++11:./a.outclang-700.0.72-O2-std=c++11:./a.out经过一些分析后，我发现libc++根本没有禁用同步。然后我查看了他们的代码，发现了这个:https://github.com/llvm-mirror/libcxx/blob/6
Chromium'sdocumentationsays:NOTE:BothSingletonandbase::LazyInstanceprovide"leaky"traitstoleaktheglobalonshutdown.Thisisoftenadvisable(exceptpotentiallyinlibrarycodewherethecodemaybedynamicallyloadedintoanotherprocess'saddressspaceorwhendataneedstobeflushedonprocessshutdown)inordertonottoslowdown
我有一个非常简单的函数，它使用行主矩阵(float**)转换vector(float*):intvector_by_matrix(float**m,float*v,float*out,intsize){inti,j;floattemp;if(!m||!v||!out)return-1;for(i=0;i代码最初是使用VisualStudio(2013)C++编译器编译为C++(x64)；并且没有优化非常慢(该函数在运行期间被调用数百次/数千次并且系统的大小通常很大c.size=10000)。通过将优化设置为高(O2)并将浮点模式设置为快速，性能提升非常大(x20)。但是，我决定将文件转
我正在运行以下矩阵乘法代码，我应该测量其性能:for(intj=0;j是的，我知道它真的很慢，但这不是重点-它纯粹是为了性能测量目的。我正在运行3个版本的代码，具体取决于我放置#pragmaomp指令的位置，因此也取决于并行化发生的位置。代码在MicrosoftVisualStudio2012中以Release模式运行，并在CodeXL中进行分析。我从测量中注意到的一件事是代码片段中的选项(在k循环之前并行化)是最慢的，然后是在j循环之前带有指令的版本，然后是在我循环。所提供的版本也是由于竞争条件而计算出错误结果的版本——多个线程同时访问结果矩阵的同一单元格。我理解为什么i循环版本是最
我目前正在尝试实现三分区快速排序。下面的代码工作正常，但运行时间不够。我对数据结构、算法和一般的“深入”编程都不熟悉，所以我尝试摆弄它以使其在更短的时间内工作的尝试基本上没有成功。(内存性能很好。)我的直觉是改变主元，但我担心这不是三路快速排序。#include#include#includeusingstd::vector;usingstd::swap;intpartition3(vector&a,intl,intr){intx=a[l];intj=l;intk=r;inti=l+1;while(ix){swap(a[i],a[k]);k--;}else{i++;}}returnj;
我有一个名为A的数组，它包含32个unsignedchar值。我想使用此规则将这些值解压缩到4个__m256变量中，假设我们有一个从0到31的索引，关于A中的所有值，解压缩的4变量将具有这些值:B_0=A[0],A[4],A[8],A[12],A[16],A[20],A[24],A[28]B_1=A[1],A[5],A[9],A[13],A[17],A[21],A[25],A[29]B_2=A[2],A[6],A[10],A[14],A[18],A[22],A[26],A[30]B_3=A[3],A[7],A[11],A[15],A[19],A[23],A[27],A[31]为此，我有
