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
令我惊讶的是，遍历比合并两个已排序的std::list花费的时间多12%。由于合并可以被认为和实现为连续的元素比较、列表拼接和迭代器遍历两个分离的排序链表。因此，遍历不应比合并它们慢，尤其是当两个列表足够大时，因为迭代元素的比例正在增加。但是，结果好像和我想的不符，我是这样验证上面的想法的:std::listlist1,list2;for(intcnt=0;cntdiff=std::chrono::system_clock::now()-start;std::cout附言。icc足够聪明，可以消除选项2。尝试sum+=num;并打印出sum。这是perf的输出:(测量的时间在不使用pe
在搜索new和malloc的区别时，我遇到了这个语句(source):newisfasterthanmalloc()becauseanoperatorisalwaysfasterthanafunction.运算符总是比函数快吗？如果是这样，为什么？我真的很感激低层次的解释(你可以假设基本的编译器、SASS和硬件知识)。 最佳答案 newisfasterthanmalloc()becauseanoperatorisalwaysfasterthanafunction.这是完全不正确的。事实上，new表达式的默认行为是在内部调用mallo
我已经设置了一个测试程序来比较数组访问性能与std::vector的访问性能。我发现了几个类似的问题，但似乎没有一个能解决我的具体问题。一段时间以来，我一直在摸不着头脑，为什么数组访问似乎比vector访问快6倍，而我在过去读到它们应该是等价的。事实证明，这似乎是英特尔编译器(v12)和优化(发生在-O1以上的任何东西)的函数，因为我看到使用gccv4.1.2时std::vector的性能更好，并且数组有仅gccv4.4.4的2倍优势。我正在具有XeonX5355内核的RHEL5.8机器上运行测试。顺便说一句，我发现迭代器比元素访问更快。我正在使用以下命令进行编译:icpc-fastt
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
为什么我们不能在构造函数本身中执行不同的构建步骤。如果构建步骤采用参数，为什么不能将它们作为参数提供给构造函数并在构造函数中用于创建对象。据我所知，在Builder模式中，客户端要创建哪个特定对象；那么在正在创建的类的对象中使用构建器而不是带有参数的构造函数有什么优势？ 最佳答案 哦!我得到它。我正在查看维基百科示例并意识到Builder为何有用。当客户端不知道将哪些参数传递给构造函数时，这很有用，因为它非常复杂，因此无法直接调用构造函数并获取对象。因此，他向ConcreteBuilders寻求帮助，他们知道将哪些参数传递给构造函数
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
makefile：node_modules:package.json##Runnpminstall@npminstall为什么makenode_modules驱除接收npminstall每次我跑步makenode_modules?我相信如果我的文件，食谱不应执行package.json目录不是最近的node_modules.看答案这关联评论中提供的@ismailbadawi是这里的关键。进行确定目标是否已过时根据其最后修饰的时间（MTIME）。但是，仅当添加/删除/重命名的一个直接子女（至少在类似Unix的系统上）时，只有将目录被视为修改。在您的情况下，这是不够的。想象以下序列：跑make首次
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
