我想知道在以下情况下执行案例B与案例A(反之亦然)是否有任何速度优势:booltest1(){//Checksomething,returntrue/false}booltest2(){//Checksomething,returntrue/false}案例Aif(test1()&&test2()){//executeXYZ}案例Bif(test1()){if(test2()){//executeXYZ}}我的意思是，如果test1()和test2()中涉及的例程需要一些时间来执行，那么直觉上有些人可能会认为CaseB可能运行得更快，因为test2()只有在测试1为真时才会执行，或者编
我想在4个整数变量i,j,k和l中找到对称性。对称性是:所有四个数字都相等:XXXX，三个数字相等:XXXY,XXYX,XYXX,YXXX两对相等的数字:XXYY,XYXY,XYYX,...一对相等的数字和两个不同的数字:XXYZ,XYXZ,XYZX,...所有数字都不同。所有变量都在某个非连续范围内运行。我使用嵌套的ifelse语句。第一个if检查所有变量的不平等。如果不是，那么我有情况1。下一个if检查是否有任何相等的对。如果不是，则情况5。下一个if检查三个相等的数字。如果为真，则情况2。否则，最后一个if检查两对相等的数字。如果为真，则情况3，否则情况4。if(!(i==j&&
假设我必须迭代一个可能非常大的数字vector，并将偶数和奇数元素复制到新的、单独的vector中。(源vector的偶数与奇数的比例可以是任意的；它可以是全偶数、全奇数或介于两者之间。)为简单起见，push_back通常用于此类事情:for(std::size_tIndex;Index但是，我担心如果将其用作排序算法等性能至关重要的实现的一部分，这将是低效且有害的。例如，快速排序涉及像这样分离元素。您可以使用reserve()预先分配内存，因此只需要一次分配，但随后您必须遍历整个源vector两次-一次计算需要多少元素进行整理，并再次进行实际复制。当然，您可以分配与源vector大小
这个问题在这里已经有了答案:WhyarePythonProgramsoftenslowerthantheEquivalentProgramWritteninCorC++?(11个答案)关闭9年前。简单地在python和C++中运行一个近空的for循环(如下)，速度有很大的不同，python慢了一百多倍。a=0foriinxrange(large_const):a+=1inta=0;for(inti=0;i另外，我可以做些什么来优化python的速度？(补充:我在这个问题的第一个版本中举了一个不好的例子，我并不是说a=1以便C/C++编译器可以优化它，我的意思是循环本身消耗了大量资源
我在C++中实现了以下中位数，并通过Rcpp在R中使用它://[[Rcpp::export]]doublemedian2(std::vectorx){doublemedian;size_tsize=x.size();sort(x.begin(),x.end());if(size%2==0){median=(x[size/2-1]+x[size/2])/2.0;}else{median=x[size/2];}returnmedian;}如果我随后将性能与标准内置R中值函数进行比较，我将通过microbenchmark获得以下结果>x=rnorm(100)>microbenchmark(m
这可能是一个简单的问题，但我无法找到这方面的具体信息，或者至少是可读格式的信息。我发现的大部分信息都与从.csv中读取数据有关。我有一个必须将数据保存到.csv文件的功能。从性能的角度来看，这不是一种理想的格式，但让我们假设这不会改变。我的数据存储在rxcxs数据结构中，必须以r,c,s,value的形式输出并保存到.csv。目前我有:chardelimiter=',';ofstreamofs(file,ofstream::out);for(intr=0;r对于大小为100x100x50的数据结构，这大约需要6秒，我认为这是必要的长时间。如果您能提供一些有关如何加快速度的信息，我将不胜
我想知道在操作方面最有效的交换整数的方法是在C++中，为什么？是这样的:inta=...,b=...;a=a+b;b=a-b;a=a-b;比使用临时文件更有效？还有其他更有效的方法吗？(不只是要求交换整数的其他方法)以及为什么它们会更有效率？ 最佳答案 赋值总是比算术运算快。C++implementation对于std::swap是templatevoidswap(T&t1,T&t2){Ttemp=std::move(t1);//orTtemp(std::move(t1));t1=std::move(t2);t2=std::move
我面临一个相当有趣的问题。我有(相当大)数量的block。block只是从偏移量开始并具有长度和颜色的东西。偏移量和长度是有限的——这些block所在的空间是，其中N的范围从几十万到几百万。无效block是偏移量大于N或偏移量和长度之和大于N的任何block。block可能有大约16种不同的颜色(只是其中一种)。可能有几千block，总有这样的情况:block_X:off:100,len:50,color:blueblock_Y:off:148,len:50,color:blueblock_Z:off:200,len:30,color:red如您所见，X和Yblock可以连接成一个更大
下面是用c++和c#编写的两个代码部分，它们做的事情完全相同:C++http://ideone.com/UfL5R#includeintmain(intargc,char*argv[]){charp[1000000];unsignedinti,j;unsignedlonglongs=0;for(i=2;i时间:0.01s内存:2576kBC#http://ideone.com/baXYmusingSystem;namespaceConsoleApplication4{internalclassProgram{privatestaticvoidMain(string[]args){var
我有一个C++程序，它从硬盘读取文件并对文件中的数据进行一些处理。我正在使用标准的Win32API来读取文件。我的问题是这个程序有时非常快，然后突然减慢到以前速度的1/6。如果我在多次运行中一次又一次地读取相同的文件，那么通常第一次运行将是最慢的。然后它保持速度，直到我读取其他一些文件集。所以我明显的猜测是分析磁盘访问时间。我使用perfmon实用程序并测量了我的程序的IOReadBytes/sec。正如预期的那样，读取的字节数存在巨大差异(约5倍)。我的问题是:(1)。操作系统(在我的例子中是Windows)是否将最近读取的文件缓存在某处以便后续加载更快？(2)。如果我能保证我读取的
