fibs是一个std::vector。使用g++，我被建议将fibs.size()带出循环，以节省每次计算它(因为vector可能会改变)intsum=0;for(inti=0;i当然，编译器中有一些数据流分析会告诉我们fib不会改变大小。在那儿？或者我应该将其他一些变量设置为fibs.size()并在循环条件中使用它吗？ 最佳答案 编译器可能会确定它不会改变。即使是这样，vector的size()也是一个O(1)操作。 关于c++-将vectorsize()带出循环条件进行优化，我们在

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

您好，我有一个关于gcc(或g++)可能的堆栈优化的问题。FreeBSD下的示例代码(UNIX差异在这里重要吗？):voidmain(){charbing[100];..stringbuffer=....;..}我在gdb中找到的这个程序的coredump是地址bing实际上低于该缓冲区(即&bing[0]我认为这与教科书上所说的完全相反。可以有是一些编译器优化，以这样的方式重新组织堆栈布局怎么办？这似乎是唯一可能的解释，但我不确定..如果你感兴趣的话，coredump是由于缓冲区溢出造成的bing缓冲(但这也证实了&bing[0]谢谢! 最佳答案

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

1.背景介绍前端性能优化是现代网站和应用程序开发的重要方面。随着互联网的普及和用户对网站性能的要求不断提高，前端开发人员需要不断寻找新的性能优化方法来提高用户体验。在这篇文章中，我们将讨论两种前端性能优化技术：服务器Push和ServiceWorker。这两种技术都是基于现代网络技术的，可以帮助我们更有效地优化网站和应用程序的性能。服务器Push技术是一种基于HTTP/2的技术，它允许服务器在不需要用户请求的情况下向用户发送资源。这种技术可以帮助我们预先将资源发送到用户端，从而减少用户等待时间。ServiceWorker是一种基于Web工作者线程的技术，它可以帮助我们在不影响用户体验的情况下对

我正在从事一个依赖编译器优化的项目，但我需要一些不被GCC优化的代码。这可能吗？ 最佳答案 GCC4.4有一个属性:intfoo(inti)__attribute__((optimize("-O3")));记录在:https://gcc.gnu.org/onlinedocs/gcc-5.1.0/gcc/Function-Attributes.html#index-g_t_0040code_007boptimize_007d-function-attribute-3195 关于optimi

什么是复制省略？什么是(命名)返回值优化？它们意味着什么？它们会在什么情况下发生？什么是限制？如果有人提到这个问题，您可能正在寻找theintroduction.有关技术概述，请参阅thestandardreference.参见commoncaseshere. 最佳答案 介绍技术概述-skiptothisanswer.对于发生复制省略的常见情况-skiptothisanswer.复制省略是大多数编译器实现的优化，以防止在某些情况下进行额外(可能代价高昂)的复制。它使按值返回或按值传递在实践中可行(有限制)。这是唯一一种省略(哈哈!)

我有3000万记录进入桌子，但是当尝试从那里找到一张记录时，我将花很多时间检索。您能建议我如何以这样的方式产生划船键，以便我们可以快速获取记录。现在，我的自动增量ID为1,2,3，例如划分键，以及需要采取哪些步骤来改进性能。让我知道您的担忧看答案通常，当我们来到SQL结构化表中的性能时，我们遵循一些基本/常规调整（例如，将适当的索引应用于查询中使用的列）。将适当的逻辑分区或存储桶应用到表格上。为缓冲区提供足够的内存来进行一些复杂的操作。当涉及到大数据时，特别是如果您使用的是Hadoop，那么真正的问题是在硬盘和缓冲区之间切换上下文。和上下文在不同服务器之间切换。您需要确保如何减少上下文切换以获

我正在使用在CUDA上运行的MarchingCubes算法从体积数据生成网格。我尝试过保存网格并以3种方式渲染它。将一组粗略的三角形保存为连续的顶点数据数组。如果第一次通过，我估计大小，创建一个OpenGLVBO，将其映射到CUDA并按照以下格式将顶点数据写入其中V0x,V0y,V0z,N0x,N0y,N0z,V1x,V1y,V1z,N1x,N1y,N1z,...并使用glDrawArrays()绘制它。RedundantVerticesinVBO,RedundantVerticesperCube,NoIndices.从步骤1中获取网格，使用thrust::sort()和thrust:

我正在阅读有关C++模板的内容，并且想对比计算从0到N的总和的函数的两种不同实现方式。不幸的是，我遇到了问题，想通过示例解决几个问题:朴素求和代码:#includetemplatestructSum{//CopiedtheimplementationideafromScottMeyersbook//"EffectiveC++".Isthereabetterway?enum{value=N+Sum::value};};templatestructSum{enum{value=0};};intmain(){//Workswellinthiscase,butgivescompilatione