请别人做网站大概要多少钱,网络加速器手机版,wordpress菜单属性,创办网站点击蓝字关注我们一、前言性能优化不管是从方法论还是从实践上都有很多东西#xff0c;文章会从C语言本身入手#xff0c;介绍一些性能优化的方法#xff0c;希望能做到简洁实用。二、实例1在开始本文的内容之前#xff0c;让我们看段小程序#xff1a;// 获取一个整数对应… 点击蓝字关注我们一、前言性能优化不管是从方法论还是从实践上都有很多东西文章会从C语言本身入手介绍一些性能优化的方法希望能做到简洁实用。二、实例1在开始本文的内容之前让我们看段小程序// 获取一个整数对应10近制的位数
uint32_t digits10_v1(uint64_t v) {uint32_t result 0;do {result;v / 10;} while (v);return result;
}如果要对这段代码进行优化你认为瓶颈会是什么呢代码-g -O2后看一眼汇编Dump of assembler code for function digits10_v1(uint64_t):
0x00000000004008f0 digits10_v1(uint64_t)0: mov %rdi,%rdx
0x00000000004008f3 digits10_v1(uint64_t)3: xor %esi,%esi
0x00000000004008f5 digits10_v1(uint64_t)5: mov $0xcccccccccccccccd,%rcx
0x00000000004008ff digits10_v1(uint64_t)15: nop
0x0000000000400900 digits10_v1(uint64_t)16: mov %rdx,%rax
0x0000000000400903 digits10_v1(uint64_t)19: add $0x1,%esi
0x0000000000400906 digits10_v1(uint64_t)22: mul %rcx
0x0000000000400909 digits10_v1(uint64_t)25: shr $0x3,%rdx
0x000000000040090d digits10_v1(uint64_t)29: test %rdx,%rdx
0x0000000000400910 digits10_v1(uint64_t)32: jne 0x400900 digits10_v1(uint64_t)16
0x0000000000400912 digits10_v1(uint64_t)34: mov %esi,%eax
0x0000000000400914 digits10_v1(uint64_t)36: retq/*
注对于常数的除法操作编译器一般会转换成乘法移位的方式即
a / b a * (1/b) a * (2^n / b) * (1 / 2^n) a * (2^n / b) n.
这里的n3, b10, 2^n/b4/50xcccccccccccccccd是编译器对4/5的定点算法表示
*/指令已经很少了有多少优化空间呢先不着急看看下面这段代码uint32_t digits10_v2(uint64_t v) {uint32_t result 1;for (;;) {if (v 10) return result;if (v 100) return result 1;if (v 1000) return result 2;if (v 10000) return result 3;// Skip ahead by 4 orders of magnitudev / 10000U;result 4;}
}uint32_t digits10_v3(uint64_t v) {if (v 10) return 1;if (v 100) return 2;if (v 1000) return 3;if (v 1000000000000) { // 10^12if (v 100000000) { // 10^7if (v 1000000) { // 10^6if (v 10000) return 4;return 5 (v 100000); // 10^5}return 7 (v 10000000); // 10^7}if (v 10000000000) { // 10^10return 9 (v 1000000000); // 10^9}return 11 (v 100000000000); // 10^11}return 12 digits10_v3(v / 1000000000000); // 10^12
}写了一个小程序digits10_v2 比 digits10_v1快了45%, digits10_v3 比digits10_v1快了60%。不难看出测试结论跟数据的取值范围相关就本例来说数值越大提升越明显。是什么原因呢附测试程序int main() {srand(100);uint64_t digit10_array[ITEM_COUNT];for( int i 0; i ITEM_COUNT; i ){digit10_array[i] rand();}struct timeval start, end;
// digits10_v1uint64_t sum1 0;uint64_t time1 0;gettimeofday(start,NULL);for( int i 0; i RUN_TIMES; i ){sum1 digits10_v1(digit10_array[i]);}gettimeofday(end,NULL);time1 ( end.tv_sec - start.tv_sec ) * 1000 * 1000 end.tv_usec - start.tv_usec;// digits10_v2uint64_t sum2 0;uint64_t time2 0;gettimeofday(start,NULL);for( int i 0; i RUN_TIMES; i ){sum2 digits10_v2(digit10_array[i]);}gettimeofday(end,NULL);time2 ( end.tv_sec - start.tv_sec ) * 1000 * 1000 end.tv_usec - start.tv_usec;// digits10_v3uint64_t sum3 0;uint64_t time3 0;gettimeofday(start,NULL);for( int i 0; i RUN_TIMES; i ){sum3 digits10_v3(digit10_array[i]);}gettimeofday(end,NULL);time3 ( end.tv_sec - start.tv_sec ) * 1000 * 1000 end.tv_usec - start.tv_usec;cout sum1: sum1 \t sum2: sum2 \t sum3: sum3 endl;cout cost1: time1 us\t cost2: time2 us\t cost3: time3 us \t cost2/cost1: (1.0*time2)/time1 \t cost3/cost1: (1.0*time3)/time1 endl;return 0;
}
/*
执行结果
g -g -O2 cplusplus_optimize.cpp ./a.out
sum1:9944152 sum2:9944152 sum3:9944152
cost1:27560us cost2:14998us cost3:10525us cost2/cost1:0.544194 cost3/cost1:0.381894
*/Strength reduction优化原因不是因为做了循环展开而是由于不同指令本身的速度就是不一样的比较、整型的加减、位操作速度都是最快的而除法/取余却很慢。下面有一个更详细的列表为了更直观一些用了clock cycle来衡量不过这里的clock cycle是个平均值不同的CPU还是稍有差异* comparisons (1 clock cycle)
* (u)int add, subtract, bitops, shift (1 clock cycle)
* floating point add, sub (3~6 clock cycle)
* indexed array access (cache effects)
* (u)int32 mul (3~4 clock cycle)
* Floating point mul (4~8 clock cycle)
* Float Point division, remainder (14~45 clock cycle)
* (u)int division, remainder (40~80 clock cycle)虽然大多数场景下数学运算都不会有太多性能问题但相对来说整型的除法运算还是比较昂贵的。编译器就会利用这一特点进行优化一般称作Strength reduction.对于前面的例子核心原因是digits10_v2用比较和加法来减少除法(/)操作digits10_v3通过搜索的方式进一步减少了除法操作。由于cpu并行处理技术我们不能简单的用后面的clock cycle来衡量性能但不难看出处理器对类型的还是非常敏感的以整型和浮点的处理为例1、整型1、类型转换ints-- short/char (0~1 clock cycle)ints -- float/double (4~16个clock cycle), signed ints 快于 unsigned ints唯一一个场景signed比unsigned快的short/char的计算通常使用32bit存储只是返回的时候做了截取故只在要考虑内存大小的时候才使用short/char如array注隐式类型转换可能会溢出有符号的溢出变成负数无符号的溢出变成小的整数2、运算除法、取余运算unsigned ints 快于 signed ints除以常量比除以变量效率高因为可以在编译期做优化尤其是常量可以表示成2^n时i和i本身性能一样但不同的语境效果不一样如array[i]比arry[i]性能好当依赖自增结果时i性能更好如ab,a和b可复用同一个寄存器3、代码示例// div和mod效率
int a, b, c;
a b / c; // This is slow
a b / 10; // Division by a constant is faster
a (unsigned int)b / 10; // Still faster if unsigned
a b / 16; // Faster if divisor is a power of 2
a (unsigned int)b / 16; // Still faster if unsigned2、浮点单精度、双精度的计算性能是一样的常量的默认精度是双精度不要混淆单精度、双精度混合精度计算会带来额外的精度转换开销如// 混用
float a, b;
a b * 1.2; // bad. 先将b转换成double返回结果转回成float
// Example 14.18b
float a, b;
a b * 1.2f; // ok. everything is float
// Example 14.18c
double a, b;
a b * 1.2; // ok. everything is double浮点除法比乘法慢很多故可以利用乘法来加快速度如double y, a1, a2, b1, b2;
y a1/b1 a2/b2; // slow
double y, a1, a2, b1, b2;
y (a1*b2 a2*b1) / (b1*b2); // faster这里介绍的大多是编译器的擅长但又不能直接优化的场景也是平常优化中比较容易忽视的点其实往往我们往前多走一步编译器就可以工作得更好。三、实例2先看一个数字转字符串的例子stringstream和sprintf 自然不会是我们考虑的对象虽然protobuf库中的FastInt32ToBuffer很不错其实还能优化下面的版本就比例子中stringstream快6倍代码如下// integer to stringuint32_t u64ToAscii_v1(uint64_t value, char* dst) { // Write backwards. char* start dst; do { *dst 0 (value % 10); value / 10; } while (value ! 0); const uint32_t result dst - start; // Reverse in place. for (dst--; dst start; start, dst--) { std::iter_swap(dst, start); } return result;}不用细读stringstream/sprintf的源码反汇编看下就能知道个大概对于转字符串这个场景stringstream/sprintf就太重了通常来说越少的指令性能也越好如果你读过本系列的上一篇c性能优化一 ---- 从简单类型开始不难发现这句话也不正确呵呵)。但本文讨论的重点是内存访问就上面这段代码有什么内存使用上的问题如何进一步优化1、分析优化前还是得找一下性能热点下面是vtune结果的截图(虽然cpu time和汇编指令的消耗对应得不是特别好):数组reverse的开销跟上面生成数组元素相近reverse有这么耗时么从图中的汇编可以看出一次swap对应着两次内存读(movzxb)、两次内存写(movb)因为一次写就意味着一个读和一个写描述的是内存--cache--内存的过程。2、优化减少内存写操作一个很自然的优化想法应该尽量避免内存写操作于是代码可以进一步优化结合 Strength reduction代码如下uint32_t u64ToAscii_v2(uint64_t value, char *dst) {const uint32_t result digits10_v3(value);uint32_t pos result - 1;while (value 10) {const uint64_t q value / 10;const uint32_t r static_castuint32_t(value % 10);dst[pos--] 0 r;value q;}*dst static_castuint32_t(value) 0;return result;
}实测发现新版本比之前版本性能提升了10%还有优化空间么答案是有。方案是通过查表一次处理2个数字减少数据依赖如uint32_t u64ToAscii_v3(uint64_t value, char* dst) {static const char digits[] 00010203040506070809101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899;const size_t length digits10_v3(value);uint32_t next length - 1;while (value 100) {const uint32_t i (value % 100) * 2;value / 100;dst[next - 1] digits[i];dst[next] digits[i 1];next - 2;}// Handle last 1-2 digitsif (value 10) {dst[next] 0 uint32_t(value);} else {uint32_t i uint32_t(value) * 2;dst[next - 1] digits[i];dst[next] digits[i 1];}return length;
}结论u64ToAscii_v3性能比基准版本提升了30%如果用到悟时的那个测试场景性能可以提升6.5倍。下面是完整的测试代码和结果#include sys/time.h
#include iostream#define ITEM_COUNT 1024*1024
#define RUN_TIMES 1024*1024
#define BUFFERSIZE 32using namespace std;uint32_t digits10_v1(uint64_t v) {uint32_t result 0;do {result;v / 10;} while (v);return result;
}uint32_t digits10_v2(uint64_t v) {uint32_t result 1;for(;;) {if (v 10) return result;if (v 100) return result 1;if (v 1000) return result 2;if (v 10000) return result 3;v / 10000U;result 4;}return result;
}uint32_t digits10_v3(uint64_t v) {if (v 10) return 1;if (v 100) return 2;if (v 1000) return 3;if (v 1000000000000) { // 10^12if (v 100000000) { // 10^7if (v 1000000) { // 10^6if (v 10000) return 4;return 5 (v 100000); // 10^5}return 7 (v 10000000); // 10^7}if (v 10000000000) { // 10^10return 9 (v 1000000000); // 10^9}return 11 (v 100000000000); // 10^11}return 12 digits10_v3(v / 1000000000000); // 10^12
}
uint32_t u64ToAscii_v1(uint64_t value, char* dst) {// Write backwards.char* start dst;do {*dst 0 (value % 10);value / 10;} while (value ! 0);const uint32_t result dst - start;// Reverse in place.for (dst--; dst start; start, dst--) {std::iter_swap(dst, start);}return result;
}uint32_t u64ToAscii_v2(uint64_t value, char *dst) {const uint32_t result digits10_v3(value);uint32_t pos result - 1;while (value 10) {const uint64_t q value / 10;const uint32_t r static_castuint32_t(value % 10);dst[pos--] 0 r;value q;}*dst static_castuint32_t(value) 0;return result;
}uint32_t u64ToAscii_v3(uint64_t value, char* dst) {static const char digits[] 00010203040506070809101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899;const size_t length digits10_v3(value);uint32_t next length - 1;while (value 100) {const uint32_t i (value % 100) * 2;value / 100;dst[next - 1] digits[i];dst[next] digits[i 1];next - 2;}// Handle last 1-2 digitsif (value 10) {dst[next] 0 uint32_t(value);} else {uint32_t i uint32_t(value) * 2;dst[next - 1] digits[i];dst[next] digits[i 1];}return length;
}int main() {srand(100);uint64_t digit10_array[ITEM_COUNT];for( int i 0; i ITEM_COUNT; i ){digit10_array[i] rand();}char buffer[BUFFERSIZE];struct timeval start, end;
// digits10_v1uint64_t sum1 0;uint64_t time1 0;gettimeofday(start,NULL);for( int i 0; i RUN_TIMES; i ){sum1 u64ToAscii_v1(digit10_array[i], buffer);}gettimeofday(end,NULL);time1 ( end.tv_sec - start.tv_sec ) * 1000 * 1000 end.tv_usec - start.tv_usec;// digits10_v2uint64_t sum2 0;uint64_t time2 0;gettimeofday(start,NULL);for( int i 0; i RUN_TIMES; i ){sum2 u64ToAscii_v2(digit10_array[i], buffer);}gettimeofday(end,NULL);time2 ( end.tv_sec - start.tv_sec ) * 1000 * 1000 end.tv_usec - start.tv_usec;// digits10_v3uint64_t sum3 0;uint64_t time3 0;gettimeofday(start,NULL);for( int i 0; i RUN_TIMES; i ){sum3 u64ToAscii_v3(digit10_array[i], buffer);}gettimeofday(end,NULL);time3 ( end.tv_sec - start.tv_sec ) * 1000 * 1000 end.tv_usec - start.tv_usec;cout sum1: sum1 \t sum2: sum2 \t sum3: sum3 endl;cout cost1: time1 us\t cost2: time2 us\t cost3: time3 us \t cost2/cost1: (1.0*time2)/time1 \t cost3/cost1: (1.0*time3)/time1 endl;return 0;
}/* 测试结果g -g -O2 cplusplus_optimize.cpp -o cplusplus_optimize ./cplusplus_optimize
sum1:9944152 sum2:9944152 sum3:9944152
cost1:47305us cost2:42448us cost3:31657us cost2/cost1:0.897326 cost3/cost1:0.66921
*/看到优化写内存操作的威力了吧让我们再看一个减少写操作的例子struct Bitfield {
int a:4;
int b:2;
int c:2;
};
Bitfield x;
int A, B, C;
x.a A;
x.b B;
x.c C;假定A、B、C都很小且不会溢出可以写成union Bitfield {
struct {
int a:4;
int b:2;
int c:2;
};
char abc;
};
Bitfield x;
int A, B, C;
x.abc A | (B 4) | (C 6);如果需要考虑溢出也可以改为x.abc (A 0x0F) | ((B 3) 4) | ((C 3) 6 );3、读取效率对于内存的写最好的办法就是减少写的次数那么内存的读取呢教科书的答案是尽可能顺序访问内存。理解这句话还是得从cache line开始因为实际的cpu比较复杂下面的表述尝试做些简化如有问题请多包涵4、cache line假设L1cache大小为8Kcache line 64字节、4way那么整个cache会分成32个集合81024/64128324一个内存地址进入哪个cache line不是任意的而是确定在某个集合中可以通过公式(set ) (memoryaddress) / ( line size) % (number of sets )来计算如地址是10000则(set)10000/64%32 28, 即编号为28的集合内的4个cache line之一。用16进制来描述100000x2710,一次内存读取是64bytes那么访问内存地址10000即意味着地址0x2700~0x273F都进集合编号为28(0x1C)的cache line中了。5、cache miss可以看出顺序的访问内存是能够比较高效而且不会因为cache冲突导致药频繁读取内存。那什么的情况会导致cache miss呢当某个集合内的cache line都有数据时且该集合内有新的数据就会导致老数据的换出进而访问老数据就会出现cache miss。以先后读取0x2710, 0x2F00, 0x3700, 0x3F00, 0x4700为例, 这几个地址都在28这个编号的集合内当去读0x4700时假定CPU都是以先进先出策略那么0x2710就会被换出这时候如果再访问0x2700~0x273F的数据就cache miss需要重新访问内存了。可以看出变量是否有cache 竞争得看变量地址间的距离distance (number of sets ) (line size) ( total cache size) / ( number of ways) , 即距离为3264 8K/4 2K的内存访问都可能产生竞争。上面这些不光对变量、对象有用对代码cache也是如此。6、建议对于内存的访问可以考虑以下一些建议一起使用的函数存储在一起。函数的存储通常按照源码中的顺序来的如果函数A,B,C是一起调用的那尽量让ABC的声明也是这个顺序一起使用的变量存储在一起。使用结构体、对象来定义变量并通过局部变量方式来声明都是一些较好的选择。例子见后文合理使用对齐(__attribute__((aligned(64)))、预取(prefecting data)让一个cacheline能获取到更多有效的数据动态内存分配、STL容器、string都是一些常容易cache不友好的场景核心代码处尽量不用int Func(int);
const int size 1024;
int a[size], b[size], i;
...
for (i 0; i size; i) {
b[i] Func(a[i]);
}
// pack a,b to Sab
int Func(int);
const int size 1024;
struct Sab {int a; int b;};
Sab ab[size];
int i;
...
for (i 0; i size; i) {
ab[i].b Func(ab[i].a);
}7、静态变量让我们再回到最前面的优化u64ToAscii_v3引入了局部静态变量(digits)是否合适通常来说要具体问题具体分析没有标准答案。静态变量和栈地址是分开的可能会带来cache miss的问题通过去掉static修饰符直接在栈上声明变的方式可以避免但这种做法可行有几个前提条件变量大小是要限制的不超出cache的大小(最好是L1 cache)变量的初始化在栈上完成故最好不要在循环内部定义以避免不必要的初始化。其实内存访问和CPU运算是没有一定的赢家真正做优化时需要结合具体的场景仔细测量才能得到答案。8、回顾前面两个实例分别从编译器和内存使用的角度介绍了一些性能优化的方法后面内容则会回到cpu从指令并行的角度看看我们常见的逻辑控制有哪些可以优化的点。从原理上来说这个系列的优化不是特别区分语言只是这里我们用C来描述。9、流水线通常一个CPU可以并行执行多条指令如4条浮点乘法等待4个内存访问、一个还为到来的分支比较不同的运算单元也是可以并行计算如for(int i 0; i N; i) a[i]i0.2; 这里的i N和i 在i0.2可以同时执行。提升指令并行能力往往就能达到提升性能的目的。从流水线的角度看指令 pipeline 的几个阶段fetch、decode、execute、memory-access、write-back除了存储器的访问效率会影响并行度外下一条指令的 fetch/decode 也很关键而跳转和分支则是又一个拦路虎这也是本文接下去要主要分析的地方。四、函数1、本身开销函数调用使得处理器跳到另外一个代码地址并回来一般需要4 clock cycles大多数情况处理器会把函数调用、返回和其他指令一起执行以节约时间。函数参数存储在栈上需要额外的时间( 包括栈帧的建立、saving and restoring registers、可能还有异常信息)。在64bit linux上前6个整型参数(包括指针、引用)、前8个浮点参数会放到寄存器中64bit windows上不管整型、浮点会放置4个参数。在内存中过于分散的代码可能会导致较差的code cache2、常见的优化手段避免不必要的函数特别在最底层的循环应该尽量让代码在一个函数内。看起来与良好的编码习惯冲突(一个函数最好不要超过80行)其实不然跟这个系列其他优化一样我们应该知道何时去使用这些优化而不是一上来就让代码不可读。尝试使用inline函数让函数调用的地方直接用函数体替换。inline对编译器来说是个建议而且不是inline了性能就好一般当函数比较小或者只有一个地方调用的时候inline效果会比较好在函数内部使用循环(e.g., change for(i0;i100;i) DoSomething(); into DoSomething(){ for(i0;i100;i) { ... } } )减少函数的间接调用如偏向静态链接而不是动态链接尽量少用或者不用多继承、虚拟继承优先使用迭代而不是递归使用函数来替换define从而避免多次求值。宏的其他缺点不能overload和限制作用域undef除外// Use macro as inline function
#define MAX(a,b) ((a) (b) ? (a) : (b))
y MAX(f(x), g(x));// Replace macro by template
template typename T
static inline T max(T const a, T const b) {
return a b ? a : b;
}五、分支预测1、应用场景常见的分支预测场景有if/else,for/while,switch预测正确0~2 clock cycles错误恢复12~25 clock cycles。一般应用分支预测的正确率在90%以上但个位数的误判率对有较多分支的程序来说影响还是非常大的。分支预测的技术(或者说策略)非常多这里不会展开介绍对写程序来说我们知道越简单的场景越容易预测正确如分支都在在一个循环内或者几乎没有其他分支。2、关键因素如果对分支预测的概念和作用还不清楚的话可以看看后面的参考文档。几个影响分支预测因素branch target buffer (BTB) - 分支预测的结果存储一个特殊的cache该cache是个固定大小的hashtable通过$pc可以计算出预测结果地址 - 在指令fetch阶段访问使得分支目标地址在IF阶段就可以读取.预测不正确时更新预测结果Return Address Stack (RAS) - 固定大小操作方式跟stack结构一样内容是函数返回值地址($pc4), 使用BTB存储 - 间接的跳转不便于预测如依赖寄存器、内存地址好在绝大多数间接的跳转都来自函数返回 - 函数返回地址预测使用BTB如果关键部分的函数和分支较多会引起BTB的竞争进而影响分支命中率3、常见的优化手段1、消除条件分支代码实例if (a b) {
r c;
} else {
r d;
}优化版本1int mask (a-b) 31;
r (mask c) | (~mask d);优化版本2int mask (a-b) 31;
r d mask (c-d);优化版本3// cmovg版本
r (a b) c : d;bool类型变换实例代码bool a, b, c, d;
c a b;
d a || b;编译器的行为是bool a, b, c, d;
if (a ! 0) {
if (b ! 0) {
c 1;
}
else {
goto CFALSE;
}
}
else {
CFALSE:
c 0;
}
if (a 0) {
if (b 0) {
d 0;
}
else {
goto DTRUE;
}
}
else {
DTRUE:
d 1;
}优化版本char a 0, b 0, c, d;
c a b;
d a | b;实例代码2bool a, b;
b !a;
// 优化成
char a 0, b;
b a ^ 1;反例a b 何时不能转换成a b当a不可能为false的情况下a | | b 何时不能转换成a | b当a不可能为true的情况下2、循环展开实例代码int i;
for (i 0; i 20; i) {
if (i % 2 0) {FuncA(i);}
else {FuncB(i);}FuncC(i);
}优化版本int i;
for (i 0; i 20; i 2) {FuncA(i);FuncC(i);FuncB(i1);FuncC(i1);
}优化说明优点减少比较次数、某些CPU上重复次数越少预测越准、去掉了if判断缺点需要更多的code cache or micro-op cache、有些处理器(core 2)对于小循环性能很好(小于65bytes code)、循环的次数和展开的个数不匹配一般编译器会自动展开循环程序员不需要主动去做除非有一些明显优点比如减少上面的if判断3、边界检查实例代码1const int size 16; int i;
float list[size];
...
if (i 0 || i size) {
cout Error: Index out of range;
}
else {
list[i] 1.0f;
}// 优化版本if ((unsigned int)i (unsigned int)size) {
cout Error: Index out of range;
}else {
list[i] 1.0f;
}实例代码2const int min 100, max 110; int i;
...
if (i min i max) { ...//优化版本if ((unsigned int)(i - min) (unsigned int)(max - min)) { ...4、使用数组实例代码1float a; int b;
a (b 0) ? 1.0f : 2.5f;// 使用静态数组
float a; int b;
static const float OneOrTwo5[2] {1.0f, 2.5f};
a OneOrTwo5[b 1];实例代码2// 数组的长度是2的幂
float list[16]; int i;
...
list[i 15] 1.0f;5、整形的bit array语义适用于enum、const、defineenum Weekdays {
Sunday, Monday, Tuesday, Wednesday, Thursday, Friday, Saturday
};
Weekdays Day;
if (Day Tuesday || Day Wednesday || Day Friday) {
DoThisThreeTimesAWeek();
}// 优化版本 using
enum Weekdays {
Sunday 1, Monday 2, Tuesday 4, Wednesday 8,
Thursday 0x10, Friday 0x20, Saturday 0x40
};
Weekdays Day;
if (Day (Tuesday | Wednesday | Friday)) {
DoThisThreeTimesAWeek();
}本块小结尽可能的减少跳转和分支优先使用迭代而不是递归对于长的if...else使用switch case以减少后面条件的判断把最容易出现的条件放在最前面为小函数使用inline减少函数调用开销在函数内使用循环在跳转之间的代码尽量减少数据依赖尝试展开循环尝试通过计算来消除分支*声明本文于网络整理版权归原作者所有如来源信息有误或侵犯权益请联系我们删除或授权事宜。戳“阅读原文”我们一起进步
