所以我有这个函数用来计算统计数据(最小/最大/标准/平均值)。现在问题是这通常在10,000x15,000矩阵上运行。矩阵存储为vector>在类(class)里面。现在创建和填充所述矩阵非常快，但是当涉及到统计部分时，它变得非常慢。例如一次读取一个像素的geotiff的所有像素值大约需要30秒。(这涉及大量复杂的数学运算，以将像素值正确地地理配准到相应的点)，计算整个矩阵的统计数据大约需要6分钟。voidCalculateStats(){//OHGODdoublenew_mean=0;doublenew_standard_dev=0;intnew_min=256;intnew_max
为什么在visualstudio2012中发布版本的memset比调试版本慢？在visualsutido2010中，也是这个结果。我的电脑:英特尔酷睿i7-37703.40GHz8G内存操作系统:Windows7SP164位这是我的测试代码:#includeintmain(){constintSize=1000*1024*1024;char*Data=(char*)malloc(Size);#ifdef_DEBUGprintf_s("debug\n");#elseprintf_s("release\n");#endifboost::progress_timertimer;memset(
我一直认为Boost.Phoenix使用类型推断来静态推断所有内容，直到我尝试了这段代码:#include#includeusingnamespaceboost::phoenix;usingnamespaceboost::phoenix::placeholders;structFoo{intx;};intmain(){std::vectorbar;bind(&Foo::x,ref(bar)[_1])("invalidindex");//oopsreturn0;}并得到警告:warningC4239:nonstandardextensionused:'argument':conversi
我正在考虑编写一个显示图形节点网络的wxWidget，因此会执行大量绘图操作。我知道使用Python来做它会更慢，但我宁愿让它工作并稍后在它起作用时移植它。理想情况下，如果性能影响不是太大，我宁愿将代码库保留在Python中以便于更新。我想知道我应该期望事情进展得慢多少？我意识到这是模糊和开放式的，但我只需要知道会发生什么。画500个圆会陷入困境吗？它会很明显吗？你有什么经验？ 最佳答案 恕我直言，主要瓶颈将是您将用于表示网络图的数据结构。我编写了一个类似的应用程序来跟踪系统中不同组件版本之间的依赖关系，而图形是我最不需要担心的事情
我正在尝试规范化4dvector。我的第一个方法是使用SSE内在函数——它为我的vector算法提供了2倍的速度提升。这是基本代码:(v.v4是输入)(使用GCC)(所有这些都是内联的)//findsquaresv4sfs=__builtin_ia32_mulps(v.v4,v.v4);//setttosquarev4sft=s;//addthe4squarestogethers=__builtin_ia32_shufps(s,s,0x1B);t=__builtin_ia32_addps(t,s);s=__builtin_ia32_shufps(s,s,0x4e);t=__builti
我做了一个小测试来检查全局函数/仿函数/lambda作为std::sort函数的比较器参数的性能。Functor和lambda具有相同的性能。我惊讶地发现，看起来是最简单回调的全局函数却慢得多。#include#include#include#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;constintvector_size=100000;boolCompareFunction(conststring&s1,conststring&s2){returns1[0]v(vector_size);for(s
std::binary_search击败了一个简单的自制二进制搜索算法(再次)://gccversion4.8.2X86_64#ifndefEXAMPLE_COMPARE_VERSION#defineEXAMPLE_COMPARE_VERSION0#endifstaticconstlonglongLOOPS=0x1fffffff;#include#include#include#include#ifEXAMPLE_COMPARE_VERSION#includeinlineboolstl_compare(constintl,constintr){returnlv)end=p-1;else
SO的新手。我正在试驾Armadillo+OpenBLAS，一个简单的蒙特卡洛几何布朗运动逻辑显示运行时间比MATLAB长得多。我相信一定是出了什么问题。环境:英特尔i-54核，8GB内存，VS2012express，Armadillo4.2，OpenBLAS(官方x64二进制文件)v0.2.9.rc2，同样的逻辑，MATLAB需要2秒，而Armadillo+OB需要12秒。我还注意到该程序是在单线程上运行的，但我转向了OpenBLAS，因为我听说它具有多核能力。感谢您的任何建议。#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamesp
我已经实现了二进制搜索、线性搜索和哈希表来比较每个时间的复杂度。问题是不知何故，当我测量时间寻找素数时，我的哈希表比二进制搜索慢得多。下面是我的代码://Makethehashtable20timesthenumberofprimenumbersHashTable::HashTable(std::vectorprimes){inttablesize=primes.size()*20;table=newstd::list[tablesize];size=tablesize;for(auto&prime:primes)this->insert(prime);}//Hashfunctioni
我正在尝试并行化(OpenMP)一些科学C++代码，其中大部分(>95%)的CPU时间花在计算N阶的讨厌(且不可避免)O(N^2)交互上~200种不同的颗粒。该计算重复1e10个时间步长。我用OpenMP尝试了各种不同的配置，每一个都比串行代码慢一些(至少一个数量级)，并且随着额外的内核的添加，扩展性很差。下面是相关代码的草图，具有代表性的虚拟数据层次结构Tree->Branch->Leaf。每个Leaf对象存储自己的位置和当前和前三个时间步长的速度，等等。然后每个Branch存储一组Leaf对象，每个Tree存储一组Branch对象。这种数据结构非常适合复杂但CPU密集度较低的计算，
