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第 8 章:使用更好的库_《C++性能优化指南》_notes

使用更好的库

      • 第八章核心知识点解析
      • 编译与测试建议
      • 总结优化原则
      • 重点内容:
      • 第一部分:多选题(10题)
      • 第二部分:设计题
      • 答案与解析
        • 多选题答案:
        • 设计题答案示例(部分):
      • 测试用例设计原则:

第八章核心知识点解析

  1. 优化标准库的使用
    知识点:选择合适的数据结构、预分配内存、减少拷贝
#include <vector>
#include <chrono>
#include <iostream>// 测试vector的reserve对性能的影响
void test_vector_reserve() {const int N = 1000000;// 不预分配内存{std::vector<int> v;auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();for(int i=0; i<N; ++i) {v.push_back(i);}auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();std::cout << "Without reserve: " << std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(end-start).count()<< "μs\n";}// 预分配内存{std::vector<int> v;v.reserve(N);auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();for(int i=0; i<N; ++i) {v.push_back(i);}auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();std::cout << "With reserve: " << std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(end-start).count()<< "μs\n";}
}int main() {test_vector_reserve();return 0;
}

输出示例

Without reserve: 5432μs
With reserve: 1276μs

关键点

  • reserve()预分配内存避免多次重新分配
  • 减少内存分配次数可提升3-4倍性能
  • 适用于vector、string等动态容器
  1. 优化现有库
    知识点:添加批量处理接口
#include <vector>
#include <chrono>
#include <iostream>// 原始单元素处理接口
void process_element(std::vector<int>& vec, int value) {vec.push_back(value * 2);
}// 优化的批量处理接口
void process_batch(std::vector<int>& vec, const std::vector<int>& values) {vec.reserve(vec.size() + values.size());for(auto v : values) {vec.push_back(v * 2);}
}void test_batch_processing() {const int N = 10000;std::vector<int> input(N, 5);// 单次处理测试{std::vector<int> result;auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();for(auto v : input) {process_element(result, v);}auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();std::cout << "Single processing: " << std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(end-start).count()<< "μs\n";}// 批量处理测试{std::vector<int> result;auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();process_batch(result, input);auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();std::cout << "Batch processing: " << std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(end-start).count()<< "μs\n";}
}int main() {test_batch_processing();return 0;
}

输出示例

Single processing: 856μs
Batch processing: 213μs

关键点

  • 批量处理减少函数调用开销
  • 预分配内存进一步提升性能
  • 接口设计要考虑使用场景
  1. 设计高效库
    知识点:扁平化调用链
#include <chrono>
#include <iostream>// 深层次调用链
class DeepCallChain {
public:void level3(int x) { data = x * 2; }void level2(int x) { level3(x); }void level1(int x) { level2(x); }int get() const { return data; }
private:int data;
};// 扁平化调用链
class FlatCallChain {
public:void process(int x) { data = x * 2; }int get() const { return data; }
private: int data;
};void test_call_chain() {const int N = 1000000;// 深层次调用{DeepCallChain obj;auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();for(int i=0; i<N; ++i) {obj.level1(i);}auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();std::cout << "Deep call chain: " << std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(end-start).count()<< "μs\n";}// 扁平调用{FlatCallChain obj;auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();for(int i=0; i<N; ++i) {obj.process(i);}auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();std::cout << "Flat call chain: " << std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(end-start).count()<< "μs\n";}
}int main() {test_call_chain();return 0;
}

输出示例

Deep call chain: 2563μs
Flat call chain: 1245μs

关键点

  • 减少函数调用层级
  • 避免不必要的中间调用层
  • 扁平调用提升约50%性能
  1. 避免动态查找
    知识点:用直接访问替代查找
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <chrono>
#include <iostream>void test_access_method() {const int N = 100000;std::vector<int> data(N);std::iota(data.begin(), data.end(), 0);// 查找方式访问{int sum = 0;auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();for(int i=0; i<N; ++i) {auto it = std::find(data.begin(), data.end(), i);if(it != data.end()) sum += *it;}auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();std::cout << "Find access: " << std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(end-start).count()<< "μs\n";}// 直接索引访问{int sum = 0;auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();for(int i=0; i<N; ++i) {sum += data[i];}auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();std::cout << "Direct access: " << std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>(end-start).count()<< "μs\n";}
}int main() {test_access_method();return 0;
}

输出示例

Find access: 12563μs
Direct access: 256μs

关键点

  • 查找操作时间复杂度O(n)
  • 直接索引访问复杂度O(1)
  • 性能差异可达50倍以上

编译与测试建议

  1. 使用C++11及以上标准编译:
g++ -std=c++11 -O2 example.cpp -o example
  1. 运行测试:
./example
  1. 典型优化效果对比:
  • 内存预分配可提升3-5倍性能
  • 批量接口比单次处理快2-4倍
  • 扁平调用链比深层次快1.5-2倍
  • 直接访问比查找快10-50倍

总结优化原则

  1. 预分配原则:对已知大小的容器使用reserve()
  2. 批量处理:设计支持批量操作的接口
  3. 扁平设计:减少不必要的调用层次
  4. 直接访问:用索引替代查找操作
  5. 内存重用:避免重复分配/释放内存

重点内容:

  1. 标准库性能特征与实现差异
  2. 自定义内存分配器的设计与应用
  3. 避免抽象惩罚的编程技巧
  4. 高效算法和数据结构的选择
  5. 字符串处理优化策略
  6. 模板元编程的性能影响
  7. 异常处理的开销控制
  8. 线程安全与性能平衡
  9. 缓存友好型数据结构设计
  10. 编译器优化选项的合理使用

第一部分:多选题(10题)

  1. 关于标准库容器的性能优化,以下哪些说法正确?
    A) vector的push_back时间复杂度是O(n)
    B) unordered_map的查找复杂度总是O(1)
    C) deque在中间插入元素的时间复杂度是O(n)
    D) list的迭代器失效规则与vector相同

  2. 下列哪些方法可以有效减少动态内存分配?
    A) 使用对象池模式
    B) 优先使用emplace_back代替push_back
    C) 为string预先调用reserve()
    D) 使用std::make_shared创建智能指针

  3. 关于字符串优化,哪些做法正确?
    A) 小字符串优化(SSO)可以避免堆分配
    B) 使用+=拼接比多次operator+更高效
    C) 移动语义可以完全消除字符串拷贝
    D) c_str()调用会触发深拷贝

  4. 以下哪些算法选择可能提升性能?
    A) 用std::sort替代冒泡排序
    B) 用std::lower_bound替代线性查找
    C) 用std::list替代std::vector存储频繁修改的序列
    D) 用std::array替代原始数组

  5. 关于内存分配器,正确的有:
    A) 自定义分配器可以减少锁竞争
    B) std::allocator是线程安全的
    C) 内存池适合固定大小对象的分配
    D) 对齐分配对SIMD指令很重要

  6. 哪些模板使用可能影响性能?
    A) 深度嵌套的模板实例化
    B) 递归模板元编程
    C) 使用类型擦除的any类型
    D) 模板参数推导失败

  7. 关于异常处理,正确的有:
    A) 异常规范影响代码优化
    B) try块会增加函数调用开销
    C) noexcept声明帮助编译器优化
    D) 异常捕获应尽量精确

  8. 缓存友好的设计包括:
    A) 使用紧凑数据结构
    B) 预取相邻内存数据
    C) 随机访问链表节点
    D) 对齐内存访问边界

  9. 编译器优化相关:
    A) -O3可能增加代码体积
    B) LTO优化链接时代码
    C) PGO需要训练数据
    D) restrict关键字帮助别名分析

  10. 线程安全优化策略:
    A) 读写锁减少竞争
    B) thread_local变量避免锁
    C) 无锁数据结构消除等待
    D) 原子操作总是比锁高效


第二部分:设计题

设计题1:高效字符串拼接

// 要求:实现零拷贝的字符串拼接,支持链式调用
class StringBuilder {
public:StringBuilder& append(const std::string& s);std::string build();
private:// 设计存储结构
};

设计题2:内存池分配器

// 实现固定块大小的内存池,支持STL容器
template <typename T>
class PoolAllocator {
public:using value_type = T;// 必要接口实现
};

设计题3:类型擦除优化

// 设计替代虚函数调用的高效多态方案
template <typename T>
class FunctionWrapper {
public:template <typename F>FunctionWrapper(F&& f);void operator()() const;
private:// 存储策略
};

设计题4:SIMD优化矩阵乘法

// 使用AVX指令优化4x4矩阵乘法
void matrix_multiply_avx(const float* a, const float* b, float* result);

设计题5:无锁队列

// 实现多生产者单消费者的无锁队列
template <typename T>
class LockFreeQueue {
public:void push(const T& value);bool pop(T& value);
private:// 设计节点结构和原子操作
};

答案与解析


多选题答案:
  1. BC
    C正确,deque中间插入O(n);B哈希表平均O(1)
    A错,摊销O(1);D错,vector插入会使迭代器失效

  2. ABCD
    全部正确,B/D减少临时对象,A/C预分配

  3. AB
    C错,移动可能保留容量;D错,c_str()不触发拷贝

  4. AB
    C错,vector更适合随机访问;D类型安全但性能相同

  5. ACD
    B错,标准分配器线程安全但可能有锁

  6. ABC
    D是编译错误,不影响运行性能

  7. ACD
    B错,try块本身无运行时开销

  8. ABD
    C链表导致缓存不命中

  9. ABCD
    全部正确

  10. ABC
    D错,原子操作可能更慢


设计题答案示例(部分):

设计题1实现:

class StringBuilder {std::vector<std::reference_wrapper<const std::string>> parts;
public:StringBuilder& append(const std::string& s) {parts.emplace_back(s);return *this;}std::string build() const {size_t total = 0;for (const auto& s : parts) total += s.get().size();std::string result;result.reserve(total);for (const auto& s : parts) result += s.get();return result;}
};// 测试用例
int main() {StringBuilder sb;sb.append("Hello").append(" ").append("World");assert(sb.build() == "Hello World");
}

设计题2实现:

template <typename T>
class PoolAllocator {struct Block { Block* next; };Block* freeList = nullptr;public:T* allocate(size_t n) {if (n != 1 || !freeList) {return static_cast<T*>(::operator new(n * sizeof(T)));}auto head = freeList;freeList = freeList->next;return reinterpret_cast<T*>(head);}void deallocate(T* p, size_t n) {if (n != 1) {::operator delete(p);return;}auto block = reinterpret_cast<Block*>(p);block->next = freeList;freeList = block;}
};

剩下的设计题目, 后续补充


测试用例设计原则:

  1. 边界测试(空容器、最大容量)
  2. 并发测试(多线程竞争)
  3. 性能对比(与标准实现比较)
  4. 内存泄漏检测(Valgrind验证)
  5. 平台兼容性(不同编译器/架构)

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Thread 本节我们来详细介绍一下c中的线程类thread&#xff0c;在讲解的过程中会用到大量模板的知识&#xff0c;可以去看c详解模板泛型编程&#xff0c;详解类模板的实现为什么不能放在cpp文件_泛型函数 cpo-CSDN博客 源码: template <class _Fn, class... _Args, enable_…...

PostgreSQL详解

第一章&#xff1a;环境部署与基础操作 1.1 多平台安装详解 Windows环境 图形化安装 下载EnterpriseDB安装包&#xff08;含pgAdmin&#xff09; 关键配置项说明&#xff1a; # postgresql.conf优化项 max_connections 200 shared_buffers 4GB work_mem 32MB 服务管理命…...

系统思考—第五项修炼

感谢【汇丰】邀请&#xff0c;为其高阶管理者交付系统思考系列项目。这不仅是一次知识的传递&#xff0c;更是一次认知的升级。 系统思考&#xff0c;作为《第五项修炼》的核心能力&#xff0c;正在帮助越来越多的管理者突破碎片化决策的困局&#xff0c;建立看见全貌的智慧与…...

如何使用QuickAPI生成带参数的数据API(基于原生SQL)

目录 一、示例表结构 二、准备工作 三、创建带参数的数据API 步骤 1&#xff1a;登录 QuickAPI 平台 步骤 2&#xff1a;连接数据库 步骤 3&#xff1a;配置基础信息 步骤 4&#xff1a;编写 SQL 并添加参数 步骤 5&#xff1a;测试并发布API 步骤 6&#xff1a;验证A…...

RHINO 转 STL,解锁 3D 打印与工业应用新通道

一、RHINO 格式介绍 RHINO 是一款功能强大的三维建模软件&#xff0c;其对应的文件格式&#xff08;.3dm&#xff09;能够精确地存储复杂的三维模型数据。它支持多种几何类型&#xff0c;包括 NURBS&#xff08;非均匀有理 B 样条曲线&#xff09;、多边形网格等。这种格式的优…...

PySide6属性选择器设置样式避坑

总所周知&#xff0c;Qt中qss语法支持属性选择器&#xff0c;通过setProperty设置key和value&#xff0c;支持在多种样式之前切换。今天使用了一下PySide6的属性选择器&#xff0c;发现了一个问题。完整代码见最后。 首先&#xff0c;先写一段qss样式&#xff0c;用来设置按键样…...

BKA-CNN-BiLSTM、CNN-BiLSTM、BiLSTM、CNN四模型多变量时序光伏功率预测,附模型报告

BKA-CNN-BiLSTM、CNN-BiLSTM、BiLSTM、CNN四模型多变量时序光伏功率预测&#xff0c;附模型报告 目录 BKA-CNN-BiLSTM、CNN-BiLSTM、BiLSTM、CNN四模型多变量时序光伏功率预测&#xff0c;附模型报告预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 BKA-CNN-BiLSTM、CNN-…...

ADS 学习和培训资源 - Keysight ADS

在 Signal Edge Solutions&#xff0c;我们是 Keysight ADS 的忠实用户&#xff0c;因此我们明白&#xff0c;使用和学习这款强大的仿真工具有时可能非常困难。 因此&#xff0c;我们编制了一份清单&#xff0c;列出了一些我们最喜欢的 ADS 学习和培训资源&#xff0c;以帮助您…...

【leetcode刷题记录】(java)数组 链表 哈希表

文章目录 四、题目之&#xff1a;代码随想录(1) 代码随想录&#xff1a;数组[704. 二分查找](https://leetcode.cn/problems/binary-search/)[27. 移除元素](https://leetcode.cn/problems/remove-element/)暴力解:双指针&#xff1a; [977. 有序数组的平方](https://leetcode.…...

ngx_http_core_root

定义在 src\http\ngx_http_core_module.c static char * ngx_http_core_root(ngx_conf_t *cf, ngx_command_t *cmd, void *conf) {ngx_http_core_loc_conf_t *clcf conf;ngx_str_t *value;ngx_int_t alias;ngx_uint_t …...

大模型在支气管肺癌预测及临床决策中的应用研究报告

目录 一、引言 1.1 研究背景与意义 1.2 研究目的 二、大模型预测支气管肺癌的原理与技术基础 2.1 大模型简介 2.2 数据收集与预处理 2.3 模型训练与优化 三、术前预测 3.1 病情评估 3.1.1 肿瘤大小、位置及分期预测 3.1.2 转移风险预测 3.2 手术风险预测 3.2.1 患…...