有点奇怪:一位friend不久前告诉我，重新安排这个示例for循环来自:for(inti=0;i到:for(inti=0;constant>i;++i){//code...}会略微提高C++的性能。我看不出将常量值与变量进行比较比反之亦然更快，而且我运行的一些基本测试没有显示两种实现之间的速度有任何差异。测试这个Pythonwhile循环也是如此:whilei对比:whileconstant>i:#code...i+=1我错了吗？我的简单测试不足以确定速度变化吗？其他语言也是这样吗？或者这只是一个新的最佳实践？ 最佳答案 它更像是C
templatefn(intleft,TAG,intright){}fn(0,some_type_tag(),1);/*or*/fn(0,int(),1);//wheretheprimitive,int,isnotempty.编辑:这个问题有两种观点。函数声明与定义。声明可能不会命名参数，但声明可能会命名。这不是我们感兴趣的观点。模板视角，特别是元编程。有问题的参数是用于从特征中提取元结构的标签。这就是为什么参数没有命名的原因，我只关心编译时的信息——标签的类型。/编辑我的标签通常是空结构，但是在我的代码的某些部分，它们是原始类型的typedef。所以，我很想知道现代编译器是否真的会传
templatefn(intleft,TAG,intright){}fn(0,some_type_tag(),1);/*or*/fn(0,int(),1);//wheretheprimitive,int,isnotempty.编辑:这个问题有两种观点。函数声明与定义。声明可能不会命名参数，但声明可能会命名。这不是我们感兴趣的观点。模板视角，特别是元编程。有问题的参数是用于从特征中提取元结构的标签。这就是为什么参数没有命名的原因，我只关心编译时的信息——标签的类型。/编辑我的标签通常是空结构，但是在我的代码的某些部分，它们是原始类型的typedef。所以，我很想知道现代编译器是否真的会传
为什么函数在c++文件中的位置会影响其性能？特别是在下面给出的示例中，我们有两个相同的函数，它们具有不同的、一致的性能配置文件。如何对此进行调查并确定性能为何如此不同？这个例子非常简单，因为我们有两个函数:a和b。每个都在一个紧密的循环中运行多次，并进行了优化(-O3-march=corei7-avx)和计时。代码如下:#include#include#include#includeboolarray[]={true,false,true,false,false,true};uint32_t__attribute__((noinline))a(){asm("");returnstd::
为什么函数在c++文件中的位置会影响其性能？特别是在下面给出的示例中，我们有两个相同的函数，它们具有不同的、一致的性能配置文件。如何对此进行调查并确定性能为何如此不同？这个例子非常简单，因为我们有两个函数:a和b。每个都在一个紧密的循环中运行多次，并进行了优化(-O3-march=corei7-avx)和计时。代码如下:#include#include#include#includeboolarray[]={true,false,true,false,false,true};uint32_t__attribute__((noinline))a(){asm("");returnstd::
我正在开发一个软实时事件处理系统。我想尽量减少我的代码中具有不确定时间的调用。我需要构建一个由字符串、数字、时间戳和GUID组成的消息。可能是boost::variant的std::vector。我一直想在过去类似性质的代码中使用alloca。然而，当人们查看系统编程文献时，总是对这个函数调用非常谨慎。就我个人而言，在过去的15年中，我无法想到没有虚拟内存的服务器类机器，而且我知道Windows堆栈一次增长一个虚拟内存页面，所以我假设Unices也一样。这里(不再)没有砖墙，堆栈和堆一样可能会用完空间，所以什么给了？为什么人们不喜欢aloca呢？我可以想到许多负责任地使用alloca的
我正在开发一个软实时事件处理系统。我想尽量减少我的代码中具有不确定时间的调用。我需要构建一个由字符串、数字、时间戳和GUID组成的消息。可能是boost::variant的std::vector。我一直想在过去类似性质的代码中使用alloca。然而，当人们查看系统编程文献时，总是对这个函数调用非常谨慎。就我个人而言，在过去的15年中，我无法想到没有虚拟内存的服务器类机器，而且我知道Windows堆栈一次增长一个虚拟内存页面，所以我假设Unices也一样。这里(不再)没有砖墙，堆栈和堆一样可能会用完空间，所以什么给了？为什么人们不喜欢aloca呢？我可以想到许多负责任地使用alloca的
我经常看到将整数转换为double整数再转换为double整数的代码(有时是有充分理由的，有时不是)，我突然想到这似乎是我程序中的“隐藏”成本。我们假设转换方法是截断。那么，它到底有多贵？我确信它会因硬件而异，所以让我们假设一个新的英特尔处理器(Haswell，如果你愿意，尽管我会接受任何东西)。我会感兴趣的一些指标(尽管一个好的答案不需要全部):生成的指令数使用的周期数与基本算术运算相比的相对成本我还假设，考虑到我们每秒可以执行的计算量相对于数据量的差异，我们最能感受到转换速度慢的影响的方式是功耗而不是执行速度实际上可以每秒到达CPU。 最佳答案
我经常看到将整数转换为double整数再转换为double整数的代码(有时是有充分理由的，有时不是)，我突然想到这似乎是我程序中的“隐藏”成本。我们假设转换方法是截断。那么，它到底有多贵？我确信它会因硬件而异，所以让我们假设一个新的英特尔处理器(Haswell，如果你愿意，尽管我会接受任何东西)。我会感兴趣的一些指标(尽管一个好的答案不需要全部):生成的指令数使用的周期数与基本算术运算相比的相对成本我还假设，考虑到我们每秒可以执行的计算量相对于数据量的差异，我们最能感受到转换速度慢的影响的方式是功耗而不是执行速度实际上可以每秒到达CPU。 最佳答案
大约两年前，在2019年的DEVCONV上，Optimism与Uniswap合作建立了UnipigExchange，这是OptimisticRollup的第一个演示。Uniswapv3现在部署在Optimism网络上-一种layer2扩展解决方案，可实现近乎即时的交易确定性和低交易费用，同时保留layer1以太坊的安全保证。在启动时，Optimism上的交易由Optimism团队运行的单个排序器执行，该排序器定期在L1以太坊区块链上发布交易和状态根（所有账户余额、合约代码等的汇总更新）。在发布时，Optimism团队将拥有对桥接合约的完全升级权，允许他们解决可能出现的任何错误，但仍然存在资金全
