我有一个纯抽象基类和两个派生类:structB{virtualvoidfoo()=0;};structD1:B{voidfoo()override{cout在A点调用foo与调用非虚拟成员函数的成本相同吗？或者它是否比D1和D2不是从B派生的更昂贵？intmain(){D1d1;D2d2;std::vectorv={&d1,&d2};d1.foo();d2.foo();//PointA(polymorphismnotnecessary)for(auto&&i:v)i->foo();//Polymorphismnecessary.return0;}答案:AndyProwl的答案是正确的答
以下面的片段为例:structFoo{typedefinttype;};classBar:privateFoo{};classBaz{};如您所见，此关系中不存在虚函数。既然如此，那么就语言而言，以下假设是否准确？不会在Bar中创建虚函数表。sizeof(Bar)==sizeof(Baz)基本上，我想弄清楚我是否会为此付出任何形式的惩罚。我的初始测试(尽管是在单个编译器上)表明我的断言是有效的，但我不确定这是我的编译器的优化器还是语言规范对我所看到的负责。 最佳答案 按照标准，Bar不是POD(plainolddata)类型，因为它
我有一个“射线”数组，我需要用它来测量与下面的矩形框相关的成本。外层红色框总是比深绿色框大1m，浅绿色框总是比深绿色框小10cm。如果一条射线穿过深绿色框，我将分配成本cands在深绿色框上，我将分配成本d落在我要指定的红色区域成本电子不与深绿色框相交且不落在红色框内，费用为f和d我目前有以下数据结构和函数来计算成本。我需要计算给定矩形的成本(由4个xy坐标表示)，但同时找到深绿色矩形的近似/局部最佳长度/宽度(即收缩或通过保持矩形的最近角固定来增加维度)以使成本最小。一个具体的例子是下面的截图。较小的矩形对应于图中的深绿色框。绿线是成本为d的光线，黄线是成本为f的光线，蓝绿色线是成本
也许这是编译器特有的事情。如果是这样，gcc(g++)怎么样？如果您使用这样的变量引用/别名:intx=5;int&y=x;y+=10;与不使用引用相比，它实际上需要更多的周期吗？intx=5;x+=10;换句话说，是机器代码改变了，还是“别名”只发生在编译器级别？这似乎是一个愚蠢的问题，但我很好奇。特别是在临时重命名一些成员变量可能会很方便的情况下，这样数学代码就更容易阅读了。当然，我们在这里并不是在谈论瓶颈……但这是我正在做的事情，所以我只是想知道是否存在任何“实际”差异……或者它是否只是装饰性的。 最佳答案 它可能会被当作别名
boost::variant似乎是一个强大的容器，可以操纵一组异构类型。我想知道它的成本。在内存中，我认为它占用了最大类型的大小加上一个代表which()的整数。对于apply_visitor()，我觉得它的性能非常好，可以直接调用很多if之外的函数。我的观点正确吗？ 最佳答案 你几乎是对的。boost::variant的大小是任何元素的最大大小，根据最大对齐的需要四舍五入，再加上某个整数的大小，并且再次围捕。考虑这些类型的变体，假设标签是uint32_t:structfoo{uint32_tvalue[3];};//size12,
假设我有一个应用程序可能会或可能不会生成多个线程。如下所示，使用std::mutex有条件地保护需要同步的操作是否值得，或者锁是否便宜到在单线程时无关紧要？#include#includestd::atomicmore_than_one_thread_active{false};voidoperation_requiring_synchronization(){//...}voidcall_operation_requiring_synchronization(){if(more_than_one_thread_active){staticstd::mutexmutex;std::lo
这个问题不太可能帮助任何future的访问者；它只与一个小的地理区域、一个特定的时间点或一个非常狭窄的情况有关，这些情况并不普遍适用于互联网的全局受众。为了帮助使这个问题更广泛地适用，visitthehelpcenter.关闭11年前。有一段时间，我想我应该在家里托管东西，因为我可以做任何我想做的事。然而，艾克飓风使我断电了一个星期，我终于意识到这种情况是行不通的。我的网站流量极低(每天20位访问者)，因此我不需要大量的CPU或带宽。有哪些便宜的VPS托管选项可以让我灵活地执行配置服务器所需的操作，而且成本不高。
我很好奇现代CPU从内核模式和用户模式执行切换的周期成本是多少？ 最佳答案 在大多数现有系统中，从“用户模式”切换到“内核模式”的成本非常高。据测量，在基本请求getpid上，在大多数机器上花费1000-1500个周期。其中只有大约100个用于实际切换(70个从用户空间到内核空间，40个返回)，其余的是“内核开销”。在L3微内核中，这种开销的最小化将总成本降低到大约150个周期。引自here. 关于windows-在Windows内核模式和用户模式之间切换的成本(以周期为单位)是多少？，
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