这是一个简单的memset带宽基准测试:#include#include#include#includeintmain(){unsignedlongn,r,i;unsignedchar*p;clock_tc0,c1;doubleelapsed;n=1000*1000*1000;/*GB*/r=100;/*repeat*/p=calloc(n,1);c0=clock();for(i=0;i在我的带有单个DDR3-1600内存模块的系统上(详情如下)，它输出:Bandwidth=4.751GB/s(Giga=10^9)这是理论RAM速度的37%:1.6GHz*8字节=12.8GB/s另一方
我有一棵树，其节点存储-1或非负整数，即顶点名称。每个顶点在树中最多出现一次。以下函数是我代码中的瓶颈:版本A:voidnode_vertex_members(node*A,vector*vertexList){if(A->contents!=-1){vertexList->push_back(A->contents);}else{for(inti=0;ichildren.size();i++){node_vertex_members(A->children[i],vertexList);}}}B版:voidnode_vertex_members(node*A,vector*verte
我有一棵树，其节点存储-1或非负整数，即顶点名称。每个顶点在树中最多出现一次。以下函数是我代码中的瓶颈:版本A:voidnode_vertex_members(node*A,vector*vertexList){if(A->contents!=-1){vertexList->push_back(A->contents);}else{for(inti=0;ichildren.size();i++){node_vertex_members(A->children[i],vertexList);}}}B版:voidnode_vertex_members(node*A,vector*verte
我用C++、Python和Java编写了矩阵乘法程序，并测试了它们对两个2000x2000矩阵相乘的速度(参见post)。标准ikj实现-在中-拍摄:C++:15秒(Source)Python:6分13秒(Source)现在我已经实现了Strassenalgorithmformatrixmultiplication-位于-在Python和C++中，就像在维基百科上一样。这些是我的时间:C++:45分钟(Source)Python:10小时后被杀死(Source)为什么Strassen矩阵乘法比标准矩阵乘法慢很多？想法:一些缓存效果实现:错误(生成的2000x2000矩阵是正确的)nul
我用C++、Python和Java编写了矩阵乘法程序，并测试了它们对两个2000x2000矩阵相乘的速度(参见post)。标准ikj实现-在中-拍摄:C++:15秒(Source)Python:6分13秒(Source)现在我已经实现了Strassenalgorithmformatrixmultiplication-位于-在Python和C++中，就像在维基百科上一样。这些是我的时间:C++:45分钟(Source)Python:10小时后被杀死(Source)为什么Strassen矩阵乘法比标准矩阵乘法慢很多？想法:一些缓存效果实现:错误(生成的2000x2000矩阵是正确的)nul
我正在编写简单的程序，我想在Windows和Linux上进行修饰时间（均为64）。我有一个问题，因为在Windows上的表中，对于100000000个元素，大约需要35秒，而在Linux上，10个元素大约需要30秒。为什么区别这么巨大？我究竟做错了什么？我的代码中有没有适当的Linux？这是我的代码：voidfillTable(ints,intt[]){srand(time(0));for(inti=0;i和Linux的makefile。在Windows上，我正在使用VisualStudio2015.PHONY:Project1CXX=g++EXEC=tablutLDFLAGS=-fopenm
我在我的机器上得到以下结果:Python3.2.2(default,Sep42011,09:51:08)[MSCv.150032bit(Intel)]onwin32Type"help","copyright","credits"or"license"formoreinformation.>>>importtimeit>>>timeit.timeit('factorial(10000)','frommathimportfactorial',number=100)1.9785256226699202>>>Python2.7.2(default,Jun122011,15:08:59)[MSC
我在我的机器上得到以下结果:Python3.2.2(default,Sep42011,09:51:08)[MSCv.150032bit(Intel)]onwin32Type"help","copyright","credits"or"license"formoreinformation.>>>importtimeit>>>timeit.timeit('factorial(10000)','frommathimportfactorial',number=100)1.9785256226699202>>>Python2.7.2(default,Jun122011,15:08:59)[MSC
请不要进行火焰war。诚然，我不喜欢Java，但我认为JVM是一个相当不错且经过良好优化的虚拟机。它支持JIT，并且非常接近流行CPU架构的共同点。我假设CPython运行时会比相应的基于JVM的运行时更远离金属。如果我的假设是正确的，有人可以向我解释为什么与CPython相比，Jython的性能损失如此之大？我最初的假设是JVM只是为静态语言设计的，很难将动态语言移植到它上面。但是，Clojure似乎是该论点的反例。另一方面，IronPython似乎做得很好。我相信这两个项目的首席开发人员是相同的，因此一个代码设计和实现明显优于另一个的论点似乎不太可能。我不知道确切的原因是什么；任何
请不要进行火焰war。诚然，我不喜欢Java，但我认为JVM是一个相当不错且经过良好优化的虚拟机。它支持JIT，并且非常接近流行CPU架构的共同点。我假设CPython运行时会比相应的基于JVM的运行时更远离金属。如果我的假设是正确的，有人可以向我解释为什么与CPython相比，Jython的性能损失如此之大？我最初的假设是JVM只是为静态语言设计的，很难将动态语言移植到它上面。但是，Clojure似乎是该论点的反例。另一方面，IronPython似乎做得很好。我相信这两个项目的首席开发人员是相同的，因此一个代码设计和实现明显优于另一个的论点似乎不太可能。我不知道确切的原因是什么；任何
