为了避免过多的测试，我想向质量保证(QA)团队提供提示，说明哪些功能必须在开发迭代后进行回归测试。您知道可以在C++和Subversion(以及VisualStudio)开发环境中执行此操作的工具吗？有关用例的详细信息:特征将由开发团队在入门方面点，通常是类(class)或类(class)方法。比如说，功能“excel文件import"由方法定义类的ImportExcelFile(...)文件导入器。在开发迭代期间，开发团队promise了一些一些方法的改变类。比如说，这些类(class)之一被方法间接使用导入Excel文件()在迭代结束时，所有提交由该工具分析，并且生成并交付报告给质
我有一棵大树，它会随着算法的进展而生长。每个节点都包含集合，我想它是作为平衡二叉搜索树实现的。每个节点的集合在该节点创建之后、用于创建该节点的子节点之前应保持固定。不过，我担心复制每一组都非常昂贵。相反，我更希望每个新创建的节点集都利用父节点集的所有适当部分。简而言之，我很高兴复制集合的O(logn)而不是O(n)。是否有提供这种部分复制优化的STL关联数据结构的变体？也许在升压？这样的数据结构在Haskell或OCaML中实现当然是微不足道的，但在C++中需要更多的努力。 最佳答案 我知道建议一种不同的语言通常不会产生什么效果，但
这里我有一个可执行文件，不知道它的构建环境，假设使用的是gcc/g++。有没有办法找出编译期间使用的优化标志(如O0、O2等)？欢迎使用所有方法，无论是通过分析二进制文件还是通过gdb进行调试测试(如果我们假设-g标志在编译期间可用)。 最佳答案 如果幸运的话，命令行会出现在可执行文件本身中，具体取决于所使用的操作系统和文件格式。如果它是Elf文件，请尝试使用来自GNUbinutils的objdump转储内容 关于c++-从可执行文件中找出编译优化标志，我们在StackOverflow上
我用C++编写了一个间接基数排序算法(间接，我的意思是它返回项目的索引):#include#include#includetemplatevoidradix_ipass(It1begin,It1constend,It2consta,size_tconsti,std::vector>&buckets){size_tncleared=0;for(It1j=begin;j!=end;++j){size_tconstk=a[*j][i];while(k>=ncleared&&ncleared=buckets.size()){buckets.resize(k+1);ncleared=bucket
我正在尝试优化算法，但我想不出更好的方法。有一个输入(时钟频率值)将通过乘数和除数的组合。目标是在给定输入的情况下找到将产生所需输出值的乘数和除数值集。OutClk=(InClk*Mult1*Mult2*Mult3*Mult4/Div1)/Div2我目前的(幼稚的？)实现是:#definePRE_MIN10000000#definePRE_MAX20000000//Availablevaluesofthemultipliersanddivisors.uint8_tmult1_vals[]={1,2};uint8_tmult2_vals[]={1,2,4,8};uint8_tmult3_
假设您有一个名为Product的类，定义如下:classProduct{public:Product(constchar*name,inti);Product(Product&&rhs);Product(constProduct&rhs);~Product();private:constchar*m_name;intm_i;};然后你像这样初始化一个变量:autop=Product{"abc",123};我认为标准规定编译器必须在逻辑上执行以下操作:构建一个临时产品移动构建p(使用临时Product)但是允许编译器对其进行优化，以便直接构造p。我验证了这一点(VisualStudio2
我有一个来自模板参数的4个类型字段的结构:templatestruct__attribute__((aligned(8)))four_tuple{typedefstruct{T1t1;T2t2;T3t3;T4t4;}payload;payloadp;};每种类型T1,T2,T3,和T4,保证是原始类型或four_tuple::payload类型。保证是递归的——您可以将结构视为对quadtree进行编码其叶节点是原始类型。我的目标是使结构尽可能少sizeof，条件是所有叶节点都正确对齐。允许优化的工具是类模板特化，使用:字段重新排序t1,t2,t3,t4添加填充字段gcc属性packe
我想知道在以下情况下临时的volatile限定符是否会产生正确的行为。假设ISR收集数组中的值，一旦收集到足够的值，它就会发出准备就绪的信号。intarray[10];//observenovolatilehereintidx=0;//neitherherevolatileboolready=false;//buthere这里的ISR是伪代码ISR(){if(idx=10);}假设我们可以保证array将只在ready发出信号并且元素被访问后被读取通过特定方法仅:intread(intidx){//temporaryvolatilesemanticsvolatileint*e=(vol
论文标题：ASelf-OptimizedGenericWorkloadPredictionFrameworkforCloudComputing概述准确地预测未来的工作负载，如作业到达率和用户请求率，对于云计算中的资源管理和弹性非常关键。然而，设计一个通用的工作负载预测器，并使其适用于各种类型的工作负载，具有很大的挑战性，因为工作负载的种类繁多且随着时间动态变化。由于这些挑战，现有的工作负载预测器通常是手动调优的，以便在最大程度上提高精度，针对特定（类型的）工作负载。这种需要个体调整预测器的必要性，也使得从先前研究中复现结果变得非常困难，因为预测器的设计与工作负载之间存在强烈的依赖关系。在本论文
对于前端的性能优化，优化手段其实是非常多的，但是不能盲目的进行优化，一定要先分析出项目的性能瓶颈，否则只会做无用功。那么如何才能更好的分析出项目的瓶颈呢？其实最关键的就是要分析页面的整个加载过程，找出有问题的地方再进行优化。使用谷歌浏览器自带的Performance工具可以帮我们解决这个问题，下面通过一个例子来进行分析优化！在优化之前，我们先要了解一些知识，比如浏览器的渲染帧、Performance工具的使用，这样才有助于更好地理解优化的过程！浏览器的渲染帧对于渲染，我们首先需要了解一个概念：设备刷新率。设备刷新率是设备屏幕渲染的频率，通俗一点就是，把屏幕当作墙，设备刷新率就是多久重新粉刷一次
