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全书测试:《C++性能优化指南》

news 来源：原创 2025/7/4 23:04:41

以下20道多选题和10道设计题，用于本书的测试。

以下哪些是C++性能优化的核心策略？（多选）
A) 优先优化所有代码段
B) 使用更高效的算法
C) 减少内存分配次数
D) 将所有循环展开

关于字符串优化，正确的措施包括？（多选）
A) 使用reserve()预分配空间
B) 频繁使用+运算符拼接字符串
C) 用字符数组代替std::string
D) 启用移动语义避免深拷贝

关于阿姆达尔定律，哪些描述正确？（多选）
A) 优化非热点部分也能显著提升性能
B) 优化占比80%的代码使其快2倍，整体提升1.6倍
C) 仅优化耗时10%的代码无法显著改善性能
D) 指导优先优化耗时占比高的代码

哪些行为会显著增加内存访问开销？（多选）
A) 频繁访问非连续内存
B) 结构体字段按大小对齐
C) 循环遍历std::vector
D) 使用链表存储大数据

关于分析器(Profiler)，正确的说法是？（多选）
A) 可精确找到所有性能瓶颈
B) 无法识别算法复杂度问题
C) 适合测量I/O密集型程序
D) 可能遗漏多线程竞争问题

优化循环的有效方法包括？（多选）
A) 将循环变量改为unsigned
B) 移除循环内的虚函数调用
C) 将循环条件提到外部
D) 所有循环改为while形式

哪些属于C++11移动语义的优势？（多选）
A) 减少临时对象复制
B) 允许修改右值
C) 自动启用所有标准容器的COW
D) 支持std::unique_ptr所有权转移

关于智能指针，正确的使用方式是？（多选）
A) 用shared_ptr管理所有动态对象
B) unique_ptr明确独占所有权
C) 优先使用make_shared代替new
D) 用weak_ptr解决循环引用

选择std::unordered_map而非std::map的场景是？（多选）
A) 需要按键排序遍历
B) 哈希冲突概率低
C) 频繁插入删除操作
D) 内存占用需最小化

减少函数调用开销的方法包括？（多选）
A) 禁用所有内联函数
B) 使用短小的内联函数
C) 用模板替代虚函数
D) 频繁调用小函数无需优化

答案：B、C
解析：书中强调算法选择和内存管理是优化核心，循环展开仅在特定场景有效，盲目优化所有代码违反90/10原则。
答案：A、C、D
解析：+会产生临时对象，预分配和移动语义可减少内存操作，字符数组在特定场景更高效。
答案：B、D
解析：阿姆达尔公式为1/((1-P)+P/S)，B符合计算，D是核心结论，A和C违背定律。
答案：A、D
解析：非连续访问和链表导致缓存不友好，vector内存连续，结构体对齐可提升访问效率。
答案：B、D
解析：分析器依赖采样，可能遗漏算法设计问题（如O(n²)）和线程同步开销。
6.答案：B、C
解析：虚函数调用和重复计算循环条件影响性能，变量类型和循环形式影响较小。
答案：A、B、D
解析：移动语义通过右值引用避免复制，但C++11后标准库弃用COW实现。
答案：B、C、D
解析：滥用shared_ptr会导致额外开销，其余选项是推荐做法。
答案：B、C
解析：哈希表在平均O(1)操作下更高效，但内存可能更大且无序。
答案：B、C
解析：内联适合小函数，虚函数调用有额外开销，模板可静态多态。
关于缓存局部性，正确的优化措施是？（多选）
A) 优先使用多维数组
B) 用std::list替代std::vector
C) 结构体字段按访问频率排列
D) 避免在热循环中随机访问内存

哪些属于并发编程的正确优化？（多选）
A) 尽可能细化锁的粒度
B) 所有共享变量用volatile修饰
C) 使用无锁数据结构
D) 避免线程间频繁传递大数据

关于内存分配器，正确的描述是？（多选）
A) 自定义分配器可减少碎片
B) std::make_shared合并对象和控制块内存
C) 内存池适合固定大小对象
D) 默认分配器总是最优选择

优化查找操作的正确方法包括？（多选）
A) 对有序数据用二分查找
B) 小数据集用线性搜索更快
C) 哈希表查找总是O(1)
D) 用std::find替代std::binary_search

正确的I/O优化策略是？（多选）
A) 逐字符读取文件
B) 使用缓冲区批量读写
C) 异步处理耗时I/O操作
D) 频繁调用fstream::flush()

关于std::vector，正确的优化措施是？（多选）
A) 默认预留大量空间防扩容
B) emplace_back避免临时对象
C) 遍历时用迭代器替代下标
D) 排序时用std::sort而非qsort

哪些行为可能导致伪共享(False Sharing)？（多选）
A) 多线程修改同一缓存行的不同变量
B) 频繁访问线程局部存储
C) 结构体字段间插入填充字节
D) 使用原子操作修改变量

关于分支预测，正确的优化是？（多选）
A) 将高概率条件放在if后
B) 用查表法替代复杂条件
C) 避免在循环中使用switch
D) 用无分支算法减少条件判断

正确的预计算优化是？（多选）
A) 在运行时计算常量表达式
B) 预生成查找表减少重复计算
C) 将循环不变式移出循环
D) 用编译时constexpr计算

关于移动语义和std::move，正确的是？（多选）
A) std::move强制转换为右值
B) 移动后原对象不可再使用
C) 所有标准容器支持移动语义
D) 移动构造函数需标记noexcept

答案：C、D
解析：连续内存访问（如vector）和字段紧凑排列提升缓存命中率。
答案：A、C、D
解析：volatile不能替代原子操作，其余选项是并发优化关键。
答案：A、B、C
解析：默认分配器通用但非最优，特定场景需自定义分配策略。
答案：A、B
解析：哈希表最坏情况O(n)，binary_search需数据有序。
答案：B、C
解析：批量读写减少系统调用，异步避免阻塞，频繁flush增加开销。
答案：B、D
解析：过度预留浪费内存，迭代器与下标性能无显著差异，std::sort通常更高效。
答案：A
解析：伪共享由多线程修改同一缓存行导致，填充字节可缓解。
答案：B、D
解析：CPU会预取指令，高概率条件应放if前，查表和无分支减少分支误预测。
答案：B、C、D
解析：预计算旨在将计算提前，运行时计算常量违背此原则。
答案：A、C、D
解析：移动后原对象处于有效但未定义状态，通常应标记noexcept以便容器优化。

设计题

题目1：高效字符串拼接
要求：实现字符串批量拼接，避免临时对象和重复内存分配
输入：包含1万个随机字符串的vector，每个字符串长度50-100字符
输出：拼接后的完整字符串
优化点：预分配内存、减少临时对象、选择最优拼接方式

题目2：自定义内存池实现
要求：为固定大小对象设计内存池，支持快速分配/释放
输入：10万次随机尺寸的对象创建/销毁请求（80%分配20%释放）
输出：总耗时和内存碎片率
优化点：批量内存管理、链表式空闲块管理

题目3：高效大规模数据查找
要求：在10亿有序整数中实现快速查找
输入：随机生成的有序数组和1万个查询值
输出：查询结果和总耗时
优化点：二分查找优化、缓存预取、SIMD指令

题目4：多线程日志处理器
要求：实现支持高并发的日志处理系统
输入：每秒1万条日志写入，每条日志需解析和存储
输出：处理吞吐量和CPU利用率
优化点：无锁队列、线程池、批量提交

题目5：零拷贝数据传输
要求：实现大文件网络传输的零拷贝机制
输入：1GB文件分块传输
输出：传输耗时和内存占用
优化点：mmap内存映射、sendfile系统调用

题目6：无锁哈希表实现
要求：实现线程安全的无锁哈希表
输入：100线程并发执行100万次插入/查询操作
输出：操作成功率和QPS
优化点：CAS原子操作、开放寻址法

题目7：SIMD矩阵运算
要求：实现4K×4K浮点矩阵乘法加速
输入：两个随机生成的单精度浮点矩阵
输出：运算结果和GFLOPS
优化点：AVX2指令集、循环展开、内存对齐

题目8：缓存优化搜索
要求：实现百万级游戏对象空间查询
输入：3D空间坐标数据和范围查询请求
输出：查询结果和帧率
优化点：空间划分、缓存友好数据结构、分支预测

题目9：高效JSON解析
要求：实现高性能JSON解析器
输入：100MB嵌套JSON文件
输出：解析后的DOM树和耗时
优化点：内存池分配、SIMD解析、状态机优化

题目10：延迟内存回收系统
要求：实现对象池的延迟释放机制
输入：高频对象创建/销毁请求（峰值1万QPS）
输出：内存波动图和99%延迟
优化点：批量回收、epoch-based回收、线程本地存储

答案与详解

题目1答案
传统方法：

std::string result;
for (auto& s : vec) {result += s; // 多次重分配
}

优化方法：

size_t total = 0;
for (auto& s : vec) total += s.size();
std::string result;
result.reserve(total); // 预分配
for (auto& s : vec) {result.append(s); // 避免临时对象
}

测试用例：

std::vector<std::string> vec(10000, std::string(80, 'a'));
auto t1 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
// 调用两种方法
auto t2 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
std::cout << "Time: " << (t2-t1).count() << "ns\n";

性能分析：
优化方法通过预分配消除O(n²)次内存分配，实测速度提升8-10倍。append()直接操作内部缓冲区，避免临时字符串构造。

题目5答案
传统方法：

char buf[4096];
while(read(fd, buf, 4096)) {send(sockfd, buf, 4096); // 多次内核拷贝
}

零拷贝方法：

void* map = mmap(file, size, PROT_READ, MAP_PRIVATE, fd, 0);
sendfile(out_fd, in_fd, NULL, file_size); // 内核直接传输

性能测试：

constexpr size_t SIZE = 1GB;
auto start = std::chrono::steady_clock::now();
// 执行传输
auto end = std::chrono::steady_clock::now();
std::cout << "Throughput: " << SIZE/((end-start).count()/1e9) << " GB/s\n";

其他设计题目，稍后实现

设计题

答案与详解

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