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优化实验 Optimize

生活百科

十大优化法则1.更快（本课程重点?。?
2.更?。ù娲⒖占洹⒃诵锌占洌?
3.更美（UI 交互）
4.更正确（本课程重点！各种条件下）
5.更可靠
6.可移植
7.更强大（功能）
8.更方便（使用）
9.更范（格式符合编程规范、接口规范 ）
10.更易懂（能读明白、有注释、模块化）
优化概述十五种优化思路的名称，原理，实现方案

  1. 面向存储器的优化：cache无处不在
    1. 消除循环的低效率
      比如二维数组遍历运算中 ， 按列枚举改为按行枚举，这是因为二维数组在内存的存储顺序是按行顺序存储的 。
    2. 重新排列提高空间局部性：尽量优先使用连续空间内的值，因为cache line 载入值时会将其附近的值一同载入分块，提高每个cache块的利用率 ， 将反复多次调用的值先运算完再更新cache line，减少cache miss的次数，提高cache利用率 。
    3. 时间局部性：如果一个存储器位置被引用了一次，那么程序很可能在不远的将来重复引用它 。
    4. 空间局部性：如果一个存储器位置被引用了一次，那么程序很可能在不远的将来引用附近的一个存储器位置 。
  2. 减少过程调用
    1. 过程调用会带来开销，而且妨碍大多数形式的的程序优化 。
    2. 程序行为中严重依赖执行环境的方面 ， 程序员要编写容易优化的代码 ， 以帮助编译器 。
    3. 比如在字符串遍历中，每次获取字符串长度：
      for(int i = 0; i < strlen(str); i ++ ) str[i] = i;
    4. 将体量小的函数使用inline内联优化，比如min函数，max函数 。
  3. 消除不必要的内存引用
    1. 原因：存在内存别名的情况 。编译器保守的方法是不断的读和写内存，即使这样效率不高 。
    2. 引入局部变量，用局部变量计算后 ， 再写入内存 。
  4. 循环展开
    1. 理解现代处理器：流水线 。
    2. 指令集并行：硬件可以并行执行多个指令 。
    3. 超标量处理器：一个周期执行多条指令，这些指令是从一个连续的指令流获取的，通常被动态调度的 。
    4. 循环展开是一种程序变换，通过增加每次迭代计算的元素的数量，减少循环的迭代次数 。
  5. 提高并行性
    1. 硬件具有更高速率执行乘法和加法的潜力，但是代码不能利用这种能力 。所以在一些计算中，我们可以将结果值拆为几个累计变量 ， 提高并行性 。或者 ， 重新组合变换，减少结果值的更新次数 。
    2. 多个累计变量
      在计算\(P_n=\prod_{i=0}^{n - 1}a_i\)时，可以写为\(P_n = PE_n * PO_n\)
      \(PO_n=\prod_{i=0}^{n/2 - 1}a_{2i + 1}\)\(PE_n=\prod_{i=0}^{n/2 - 1}a_{2i}\)
      /* 2 x 2 loop unrolling */void combine6(vec_ptr v, data_t *dest){ long i; long length = vec_length(v); long limit = length-1; data_t *data = https://www.huyubaike.com/biancheng/get_vec_start(v); data_t acc0 = IDENT; data_t acc1 = IDENT; /* Combine 2 elements at a time */ for(i = 0; i < limit; i+=2){acc0 = acc0 OP data[i];acc1 = acc1 OP data[i+1]; } /* Finish any remaining elements */ for(; i < limit ; i++){acc0 = acc0 OP data[i]; } *dest = acc0 OP acc1;}
    3. 重新结合变换
      /*2 * 1a loop unrolling*//*运用2×1a循环展开 ， 重新结合合并操作 。这种方法增加了可以并行执行的操作数量*/void combine7(vec_ptr v, data_t *dest){ long i;long length = vec_length(v);long limit = length-1;data_t *data = https://www.huyubaike.com/biancheng/get_vec_start(v);data_t acc = IDENT;/* Combine 2 elements at a time */for (i = 0; i < limit; i+=2) {acc = acc OP (data[i] OP data[i+1]);}/* Finish any remaining elements */for (; i < length; i++) {acc = acc OP data[i];}*dest = acc;}
  6. COMVxx指令
    1. 原理：代替test/cmp+jxx，减少条件的判断，直接实现功能
    2. 实现方案：利用指令CMOVxx代替test/cmp + jxx
  7. 使用编译器的优化模式，-O:0 1 2 3
    1. 面向编译器的优化 。
    2. 期望编译器能提高速度或者能够节省内存，对程序进行有偏向性的编译 。
  8. 多线程优化
    1. 面向CPU的优化 ， 利用CPU多核的性质，将任务分为多个线程
    2. 【优化实验 Optimize】多线程与多进程的区别：
      1. 线程是进程的子集，一个进程可能由多个线程组成
      2. 多进程的数据是分开的，共享复杂 。比如你可以一边听歌，一边玩游戏，实际上CPU在不断切换地工作，只是太快感觉不出来 。

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