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C程序优化之路(三)

王朝c/c++·作者佚名  2006-01-08
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C程序优化之路(三)

――liyuming1978@163.com

本文讲述在编写C程序代码的常用优化办法,分为I/O篇,内存篇,算法篇。MMX本来我也想归在这里的,但是由于内容和标题不太符和,决定换一个名字,叫MMX技术详解,和H263视频压缩技术中的MMX应用两篇文章。

三.算法篇

在上一篇中我们讲述了对内存操作的优化,这一篇则主要讲述一些常用的优化算法。这个东东太多,内容可能会有点凌乱,见谅。

I.从小处说起:

先说说一些小地方先:

① 比如n/2写为n>>1这个是常用的方法,不过要注意的是这两个不是完全等价的!因为:如果n=3的话,n/2=1;n>>1=1;但是,如果n=-3的话,n/2=-1;n>>1=-2所以说在正数的时候,他们都是向下取整,但是负数的时候就不一样了。(在JPG2000中的整数YUV到RGB变换一定要使用>>来代替除法就是这个道理)

② 还有就是a=a+1要写为a++; a=a+b要写为a+=b(估计一般用VB的才会写a=a+1 :P)

③ 将多种运算融合:比如a[i++];就是先访问a[i],再令i加1;从汇编的角度上说,这个确实是优化的,如果写为a[i],和i++的话,有可能就会有两次的对i变量的读,一次写(具体要看编译器的优化能力了),但是如果a[i++]的话,就一定只读写i变量一次。不过这里有一个问题要注意:在条件判断内的融合一定要小心,比如:(idct变换中的0块判断,陈王算法)

if (!((x1 = (blk[8*4]<<8)) | (x2 = blk[8*6]) | (x3 = blk[8*2]) | (x4 = blk[8*1]) | (x5 = blk[8*7]) | (x6 = blk[8*5]) | (x7 = blk[8*3])))

在条件判断中融合了赋值语句,但是实际上如果条件为真的话,是不需要这些赋值语句的,也就是说当条件真的时候,多了一些垃圾语句,这些是在h263源码上的问题,虽然这些垃圾语句使得计算0块的时候,时间增加了30%,但是由于idct仅仅占1%的时间,0块又仅仅30%~70%的时间,所以这些性能损失是没有什么关系的。(这是后来我用汇编改写源码的时候得到的结论)。这里也说明了,程序优化一定重点在最耗时的地方。对于不耗时的代码优化是没有太大的实用意义的。

II.以内存换速度:

天下总是难有双得的事情,编程也是一样,大多数情况,速度同内存(或者是性能,比如说压缩性能什么的)是不可兼得的。目前程序加速的常用算法一个大方面就是利用查表来避免计算(比如在jpg有huffman码表,在YUV到RGB变换也有变换表)这样原来的复杂计算现在仅仅查表就可以了,虽然浪费了内存,不过速度显著提升,还是很划算的。在数据库查询里面也有这样的思想,将热点存储起来以加速查询。 现在介绍一个简单的例子,(临时想的,呵呵):比如,在程序中要经常(一定要是经常!)计算1000到2000的阶乘,那么我们可以使用一个数组a[1000]先把这些值算好,保留下来,以后要计算1200!的时候,查表a[1200-1000]就可以了。

III.化零为整

由于零散的内存分配,以及大量小对象建立耗时很大,所以对它们的优化有时会很有效果,比如上一篇我说的链表存在的问题,就是因为大量的零散内存分配。现在就从一个vb的程序说起,以前我用vb给别人编小程序的时候,(呵呵,主要是用vb编程比vc快,半天就可以写一个)在使用MSFlexGrid控件的时候(就是一个表格控件),发现如果一行一行的增加新行,刷新速度十分的慢,所以我就每次增加100行,等到数据多到再加新行的时候,再加100行,这样就“化零为整”了,使用这样的方法,刷新的速度比原来快了n倍!其实这样的思想应用很多,如:程序运行的时候,其实就占用了一定的空间,后来的小块内存分配是先在这个空间上的,这就保证了内存碎片尽可能的少,同时加快运行速度。

IV.条件语句或者case语句将最有可能的放在前面

优化效果不明显。想得到就用吧,想不到就算了。

V.为了程序的可读性,不去做那些编译器可以做的或者优化不明显的处理:

这个是很重要的,一个普通程序的好坏,主要是它的可读性,可移植性,可重用性,然后才是它的性能。所以,如果编译器本身可以帮助我们优化的话,我们就没有必要写那些大家都不怎么看得懂的东西。比如a=52(结束)-16(起始);这样写可能是因为在别人读程序的时候,一下就明白了a的含义。我们不用写为a=36,因为编译器是会帮我们算出来的。

IV.具体情况具体分析:

具体情况具体分析,这是放之四海而皆准的真理。没有具体的分析,就不能针对问题灵活应用解决的办法。下面我就说说分析的方法。即如何找到程序的耗时点:(从最简单的办法说起,先说明一个函数GetTickCount(),这个函数在头尾各调用一次,返回值相减就是程序的耗时,精确到1ms)

① 对于认为是比较耗时的函数,运行两次,或者将函数内部的语句注释掉(要保证程序可以运行),看看多(或者少了)多少时间。这个办法简单不精确。

② 每个地方都用GetTickCount()函数测试时间,注意GetTickCount()只能精确到ms。一般的小于10ms就不太精确了。

③ 使用另外一个函数QueryPerformanceCounter(&Counter)和QueryPerformanceFrequency(&Frequency),前面计算cpu时钟周期,后面是cpu频率相除就是时间。不过如果你要精确到这一步的话,建议将进程设置为最高级别,防止它被阻塞。

最后讲讲我处理的一个程序:程序要求我忘了,反正里面有一个函数,函数里面有一个大的循环,循环内部的处理比较耗时。结果最初程序表现出来的状况是开始还很快,越到后面越慢;我在跟踪程序中变量的时候,发现最初的循环在循环几次后就跳出了,而后面的循环次数越来越多。找到了为什么慢的原因,就可以对症下药了,我的处理是每次循环不是从头开始,而是从上一次循环跳出的地方开始左右循环(因为可能下一次循环跳出的地方别上一次的小,所以也要遍历前面的),这样程序的速度在后面也很快了。我讲这个的道理就是在实际运用中,要具体的分析程序慢的真正原因,才能达到最佳的优化效果。

 
 
 
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