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值得收藏的9个提高代码运行效率的小技巧(推荐)_相关技巧_

2023-05-27 780人已围观

简介值得收藏的9个提高代码运行效率的小技巧(推荐)_相关技巧_

我们写程序的目的就是使它在任何情况下都可以稳定工作。一个运行的很快但是结果错误的程序并没有任何用处。在程序开发和优化的过程中，我们必须考虑代码使用的方式，以及影响它的关键因素。通常，我们必须在程序的简洁性与它的运行速度之间做出权衡。今天我们就来聊一聊如何优化程序的性能。

1. 减小程序计算量

1.1 示例代码

 for (i = 0; i < n; i++) { int ni = n*i; for (j = 0; j < n; j++) a[ni + j] = b[j]; }

1.2 分析代码

代码如上所示，外循环每执行一次，我们要进行一次乘法计算。i = 0，ni = 0；i = 1，ni = n；i = 2，ni = 2n。因此，我们可以把乘法换成加法，以n为步长，这样就减小了外循环的代码量。

1.3 改进代码

 int ni = 0; for (i = 0; i < n; i++) { for (j = 0; j < n; j++) a[ni + j] = b[j]; ni += n; //乘法改加法 }

计算机中加法指令要比乘法指令快得多。

2. 提取代码中的公共部分

2.1 示例代码

想象一下，我们有一个图像，我们把图像表示为二维数组，数组元素代表像素点。我们想要得到给定像素的东、南、西、北四个邻居的总和。并求他们的平均值或他们的和。代码如下所示。

 up = val[(i-1)*n + j ]; down = val[(i+1)*n + j ]; left = val[i*n + j-1]; right = val[i*n + j+1]; sum = up + down + left + right;

2.2 分析代码

将以上代码编译后得到汇编代码如下所示，注意下3,4,5行，有三个乘以n的乘法运算。我们把上面的up和down展开后会发现四格表达式中都有i*n + j。因此，可以提取出公共部分，再通过加减运算分别得出up、down等的值。

 leaq 1(%rsi), %rax # i+1 leaq -1(%rsi), %r8 # i-1 imulq %rcx, %rsi # i*n imulq %rcx, %rax # (i+1)*n imulq %rcx, %r8 # (i-1)*n addq %rdx, %rsi # i*n+j addq %rdx, %rax # (i+1)*n+j addq %rdx, %r8 # (i-1)*n+j

2.3 改进代码

 long inj = i*n + j; up = val[inj - n]; down = val[inj + n]; left = val[inj - 1]; right = val[inj + 1]; sum = up + down + left + right;

改进后的代码的汇编如下所示。编译后只有一个乘法。减少了6个时钟周期（一个乘法周期大约为3个时钟周期）。

 imulq %rcx, %rsi # i*n addq %rdx, %rsi # i*n+j movq %rsi, %rax # i*n+j subq %rcx, %rax # i*n+j-n leaq (%rsi,%rcx), %rcx # i*n+j+n ...

对于GCC编译器来说，编译器可以根据不同的优化等级，有不同的优化方式，会自动完成以上的优化操作。下面我们介绍下，那些必须是我们要手动优化的。

3. 消除循环中低效代码

3.1 示例代码

程序看起来没什么问题，一个很平常的大小写转换的代码，但是为什么随着字符串输入长度的变长，代码的执行时间会呈指数式增长呢？

 void lower1(char *s) { size_t i; for (i = 0; i < strlen(s); i++) if (s[i] >= 'A' && s[i] <= 'Z') s[i] -= ('A' - 'a'); }

3.2 分析代码

那么我们就测试下代码，输入一系列字符串。

lower1代码性能测试

当输入字符串长度低于100000时，程序运行时间差别不大。但是，随着字符串长度的增加，程序的运行时间呈指数时增长。

我们把代码转换成goto形式看下。

 void lower1(char *s) { size_t i = 0; if (i >= strlen(s)) goto done; loop: if (s[i] >= 'A' && s[i] <= 'Z') s[i] -= ('A' - 'a'); i++; if (i < strlen(s)) goto loop; done: }

以上代码分为初始化（第3行），测试（第4行），更新（第9，10行）三部分。初始化只会执行一次。但是测试和更新每次都会执行。每进行一次循环，都会对strlen调用一次。

下面我们看下strlen函数的源码是如何计算字符串长度的。

 size_t strlen(const char *s) { size_t length = 0; while (*s != '\0') { s++; length++; } return length; }

strlen函数计算字符串长度的原理为：遍历字符串，直到遇到‘\0'才会停止。因此，strlen函数的时间复杂度为O（N）。lower1中，对于长度为N的字符串来说，strlen 的调用次数为N,N-1,N-2 … 1。对于一个线性时间的函数调用N次，其时间复杂度接近于O（N2）。

3.3 改进代码

对于循环中出现的这种冗余调用，我们可以将其移动到循环外。将计算结果用于循环中。改进后的代码如下所示。

 void lower2(char *s) { size_t i; size_t len = strlen(s); for (i = 0; i < len; i++) if (s[i] >= 'A' && s[i] <= 'Z') s[i] -= ('A' - 'a'); }

将两个函数对比下，如下图所示。lower2函数的执行时间得到明显提升。

lower1和lower2代码效率

4. 消除不必要的内存引用

4.1 示例代码

以下代码作用为，计算a数组中每一行所有元素的和存在b[i]中。

 void sum_rows1(double *a, double *b, long n) { long i, j; for (i = 0; i < n; i++) { b[i] = 0; for (j = 0; j < n; j++) b[i] += a[i*n + j]; } }

4.2 分析代码

汇编代码如下所示。

 # sum_rows1 inner loop .L4: movsd (%rsi,%rax,8), %xmm0 # 从内存中读取某个值放到%xmm0 addsd (%rdi), %xmm0 # %xmm0 加上某个值 movsd %xmm0, (%rsi,%rax,8) # %xmm0 的值写回内存，其实就是b[i] addq $8, %rdi cmpq %rcx, %rdi jne .L4

这意味着每次循环都需要从内存中读取b[i]，然后再把b[i]写回内存。 b[i] += b[i] + a[i*n + j]; 其实每次循环开始的时候，b[i]就是上一次的值。为什么每次都要从内存中读取出来再写回呢？

4.3 改进代码

 /* Sum rows is of n X n matrix a and store in vector b */ void sum_rows2(double *a, double *b, long n) { long i, j; for (i = 0; i < n; i++) { double val = 0; for (j = 0; j < n; j++) val += a[i*n + j]; b[i] = val; } }

汇编如下所示。

 # sum_rows2 inner loop .L10: addsd (%rdi), %xmm0 # FP load + add addq $8, %rdi cmpq %rax, %rdi jne .L10

改进后的代码引入了临时变量来保存中间结果，只有在最后的值计算出来时，才将结果存放到数组或全局变量中。

5. 减小不必要的调用

5.1 示例代码

为了方便举例，我们定义一个包含数组和数组长度的结构体，主要是为了防止数组访问越界，data_t可以是int，long等类型。具体如下所示。

 typedef struct{ size_t len; data_t *data; } vec;

get_vec_element函数的作用是遍历data数组中元素并存储在val中。

 int get_vec_element (*vec v, size_t idx, data_t *val) { if (idx >= v->len) return 0; *val = v->data[idx]; return 1; }

我们将以以下代码为例开始一步步优化程序。

 void combine1(vec_ptr v, data_t *dest) { long int i; *dest = NULL; for (i = 0; i < vec_length(v); i++) { data_t val; get_vec_element(v, i, &val); *dest = *dest * val; } }

5.2 分析代码

get_vec_element函数的作用是获取下一个元素，在get_vec_element函数中，每次循环都要与v->len作比较，防止越界。进行边界检查是个好习惯，但是每次都进行就会造成效率降低。

5.3 改进代码

我们可以把求向量长度的代码移到循环体外，同时抽象数据类型增加一个函数get_vec_start。这个函数返回数组的起始地址。这样在循环体中就没有了函数调用，而是直接访问数组。

 data_t *get_vec_start(vec_ptr v) { return v->data; } void combine2 (vec_ptr v, data_t *dest) { long i; long length = vec_length(v); data_t *data = get_vec_start(v); *dest = NULL; for (i=0;i < length;i++) { *dest = *dest * data[i]; } }

6. 循环展开

6.1 示例代码

我们在combine2的代码上进行改进。

6.2 分析代码

循环展开是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。

6.3 改进代码

 void combine3(vec_ptr v, data_t *dest) { long i; long length = vec_length(v); long limit = length-1; data_t *data = get_vec_start(v); data_t acc = NULL; /* 一次循环处理两个元素 */ for (i = 0; i < limit; i+=2) { acc = (acc * data[i]) * data[i+1]; } /* 完成剩余数组元素的计算 */ for (; i < length; i++) { acc = acc * data[i]; } *dest = acc; }

在改进后的代码中，第一个循环每次处理数组的两个元素。也就是每次迭代，循环索引i加2，在一次迭代中，对数组元素i和

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