作为一个假设性的问题，我想使用lambdas作为类方法。我知道这在专业背景下是不好的，但我还是很好奇。一个例子可能最适合展示我想做什么。这是复数的基本类:classComplex{private:doublere,im;public:Complex():re(0.0),im(0.0){}Complex(doublere,doubleim):re(re*1.0),im(im*1.0){}Complex(constComplex&c)=default;~Complex()=default;functiongetRe=[=]()->double{returnre;};functionsetR

给定一个方阵，其中每个单元格都是黑色或白色。设计一个算法来找到最大的子正方形，使得所有4个边框都是黑色的。我有O(n^2)算法:从左到右扫描每一列，对于每一列中的每个单元格，扫描每一行以找到具有后边框的最大子方block。有更好的解决方案吗？谢谢 最佳答案 O(n^2)是可能的。我猜这是最佳选择，因为您有n^2个单元格。请注意，任何正方形的左上角和右下角都位于同一条对角线上。现在如果我们可以在O(n)时间内处理每条对角线，我们就会有一个O(n^2)时间算法。假设我们有一个左上角的候选。我们可以计算它下方和右侧的连续黑色单元格的数量，

在使用-O3编译的C++中，没有虚拟性的继承是否有以下方面的成本:执行时间内存如果答案是肯定的:为什么？例如:MyClass1和MyClass2在性能和内存方面是否相同？ 最佳答案 executiontime什么？函数是静态解析的，所以函数调用是一样的。MyClass1的构造函数会调用基类的构造函数，而它的析构函数会调用基类的析构函数，所以构造和析构可能会有一些开销。也许。一些编译器可能会优化调用。memory这将是相同的，两者都只有一个成员double。理论上。我猜这取决于实现，因为它不是标准强制要求的，但最常见的是不会有内存开销

我有一个嵌套的for循环，它生成以下程序集:#branchtargetlabelsmanuallyaddedforreadability002E20F8movebx,esi002E20FAmovdwordptr[ebp-10h],3B9ACA00h002E2101subebx,edi002E2103addebx,7002E2106shrebx,3002E2109nopdwordptr[eax]outer_loop:002E2110xoreax,eax002E2112xorecx,ecx002E2114cmpedi,esi002E2116movedx,ebx002E2118cmovaed

上下文:我正在编写一个高性能C++11应用程序，其中一部分是删除不活动的连接。为此，我在我的连接对象中存储了一个“上次事件”时间戳，我会在执行操作时更新它。然后我有一个每隔几秒运行一次的计时器，循环遍历所有session，并删除不活动的session。目前我正在使用这段代码来获取当前时间戳:timestamp=duration_cast(system_clock::now().time_since_epoch()).count()我想知道是否有更快的方法来做到这一点？我所说的更快是指获取时间戳本身的性能，而不是时间戳的分辨率。分辨率对于我的特定应用来说并不是很重要，它可以低至一秒。此外

我有一个执行BlockNestedloopjoin(linktext)的程序。基本上它所做的是，它将文件(比如10GB文件)中的内容读入buffer1(比如400MB)，然后将其放入哈希表中。现在将第二个文件(比如10GB文件)的内容读入缓冲区2(比如100MB)并查看缓冲区2中的元素是否存在于哈希中。输出结果无关紧要。我现在只关心程序的效率。在这个程序中，我需要一次从两个文件中读取8个字节，所以我使用了longlongint。问题是我的程序效率很低。我怎样才能让它更有效率？//我使用g++-ohashhash.c-std=c++0x编译#include#include#include

无论出于何种原因，我们看到销毁弱指针的成本相当高。这是罪魁祸首代码:~weak_count()//nothrow{if(pi_!=0)pi_->weak_release();//Consumesahugechunkofourtime.#ifdefined(BOOST_SP_ENABLE_DEBUG_HOOKS)id_=0;#endif}我们没有处于Debug模式，调试Hook也没有启用。弱释放消耗了非常多的时间。这是一个已知的问题？我们做错了什么吗？boost版本:1.36编译器:VS2008编译器套件。不幸的是，由于各种原因，我们被锁定在这个Boost版本中，所以我更想知道这些奇怪的

我正在研究使用欧几里德算法计算两个数的GCD的东西。我像往常一样实现了标准的单线，并且效果很好。它用于计算系列并调用gcd()的算法中每个元素多次，如n变大。我决定看看我是否可以通过内存来做得更好，所以这是我尝试过的:size_tconstgcd(size_tconsta,size_tconstb){returnb==0?a:gcd(b,a%b);}structmemoized_gcd:privatestd::unordered_map{size_tconstoperator()(size_tconsta,size_tconstb){unsignedlonglongconstkey=(

我编写了简单的C++代码并在C++中对其进行了测试，然后我通过mexfile_name.cpp为MATLAB改编了相同的代码，并在MATLAB中运行相同的代码，它使用与C++。这是代码:intk;for(intj=0;j这是MATLAB代码:doublea;intj;inti;double*k;for(j=0;j我已经为MATLAB编辑了这段代码，即更改为合适的类型、添加MEX函数等，结果在MATLAB中约为900毫秒，而在C++中为3100毫秒。我不明白的是两者都运行相同的代码并使用相同的编译器(在MATLAB中，我在命令行中编写mex-setup并选择VisualStudio编译器

TL;DR是VS2013的优化器混淆了，还是我的测量有误，或者全局虚拟变量实际上是否需要可变才能使测试有效或____？免责声明:这主要是出于“学术”兴趣，我不认为我看到的差异会真正影响任何生产代码。简介:我最近的一些测量让我找到了thisquestion因为我发现std::vector>之间存在显着差异和boost::ptr_vector在VS2013上。(另见评论there)看来，对于我的特定测试用例，访问boost::ptr_vector中的元素比使用unique_ptrvector快50%!我的测试代码在这里:http://coliru.stacked-crooked.com/a