


Warum ist meine Schleife bei der Verarbeitung von 8192-Elementen langsam?
Warum die Leistung beim Durchlaufen von 8192 Elementen sinkt
Beim Durchlaufen von 8192 Elementen kommt es zu einer erheblichen Verlangsamung des Programms. Dies wird auf ein Problem mit der Speicherausrichtung zurückgeführt, das durch eine ineffiziente Schleifenstruktur verschärft wird.
Speicherausrichtung
Moderne Prozessoren nutzen Cache-Hierarchien, um die Datenzugriffsgeschwindigkeit zu verbessern. Ausgerichtete Speicherzugriffe, bei denen Daten an Adressen gespeichert werden, die ein Vielfaches der Cache-Zeilengröße betragen, ermöglichen einen schnelleren Datenabruf. In diesem Fall ist der SIZE-Parameter jedoch als 8192 definiert, was kein Vielfaches der Cache-Zeilengröße (normalerweise 64 Byte) ist. Diese Fehlausrichtung kann Speicherzugriffsvorgänge verlangsamen.
Schleifenreihenfolge
Erschwerend für das Problem der Speicherausrichtung ist die Reihenfolge der Schleifen. Der ursprüngliche Code durchläuft die Matrix spaltenweise, was zu nicht sequentiellen Speicherzugriffen führt. Dies zwingt den Prozessor dazu, langsamere, zufällige Datenabrufe aus dem Speicher durchzuführen.
Lösung
Es gibt zwei mögliche Lösungen:
- Ausrichten des Speichers: Definieren Sie SIZE auf ein Vielfaches der Cache-Zeilengröße (z. B. 8192). 64).
- Reihenfolge der Austauschschleife: Anstelle einer spaltenweisen Iteration, iterieren Sie zeilenweise über die Matrix. Dadurch werden Speicherzugriffe an der Organisation der Cache-Zeile ausgerichtet, was einen schnelleren und effizienteren Datenabruf ermöglicht.
Durch die Änderung der Schleifenreihenfolge im Code wird der Leistungsengpass beseitigt.
Beispiel
Der folgende Code veranschaulicht das Fix:
for(j=1;j<SIZE-1;j++) { for(i=1;i<SIZE-1;i++) { res[j][i]=0; res[j][i] += img[j-1][i-1]; ... } }
Leistungsvergleich
Nach der Anwendung des Fixes verbessert sich die Leistung erheblich:
Originalcode:
SIZE = 8191: 1.499 seconds SIZE = 8192: 2.122 seconds SIZE = 8193: 1.582 seconds
Fester Code:
SIZE = 8191: 0.376 seconds SIZE = 8192: 0.357 seconds SIZE = 8193: 0.351 seconds
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Die Geschichte und Entwicklung von C# und C sind einzigartig, und auch die Zukunftsaussichten sind unterschiedlich. 1.C wurde 1983 von Bjarnestrustrup erfunden, um eine objektorientierte Programmierung in die C-Sprache einzuführen. Sein Evolutionsprozess umfasst mehrere Standardisierungen, z. B. C 11 Einführung von Auto-Keywords und Lambda-Ausdrücken, C 20 Einführung von Konzepten und Coroutinen und sich in Zukunft auf Leistung und Programme auf Systemebene konzentrieren. 2.C# wurde von Microsoft im Jahr 2000 veröffentlicht. Durch die Kombination der Vorteile von C und Java konzentriert sich seine Entwicklung auf Einfachheit und Produktivität. Zum Beispiel führte C#2.0 Generics und C#5.0 ein, die eine asynchrone Programmierung eingeführt haben, die sich in Zukunft auf die Produktivität und das Cloud -Computing der Entwickler konzentrieren.

Es gibt signifikante Unterschiede in den Lernkurven von C# und C- und Entwicklererfahrung. 1) Die Lernkurve von C# ist relativ flach und für rasche Entwicklung und Anwendungen auf Unternehmensebene geeignet. 2) Die Lernkurve von C ist steil und für Steuerszenarien mit hoher Leistung und niedrigem Level geeignet.

C interagiert mit XML über Bibliotheken von Drittanbietern (wie Tinyxml, Pugixml, Xerces-C). 1) Verwenden Sie die Bibliothek, um XML-Dateien zu analysieren und in C-verarbeitbare Datenstrukturen umzuwandeln. 2) Konvertieren Sie beim Generieren von XML die C -Datenstruktur in das XML -Format. 3) In praktischen Anwendungen wird XML häufig für Konfigurationsdateien und Datenaustausch verwendet, um die Entwicklungseffizienz zu verbessern.

Die Anwendung der statischen Analyse in C umfasst hauptsächlich das Erkennen von Problemen mit Speicherverwaltung, das Überprüfen von Code -Logikfehlern und die Verbesserung der Codesicherheit. 1) Statische Analyse kann Probleme wie Speicherlecks, Doppelfreisetzungen und nicht initialisierte Zeiger identifizieren. 2) Es kann ungenutzte Variablen, tote Code und logische Widersprüche erkennen. 3) Statische Analysetools wie die Deckung können Pufferüberlauf, Ganzzahlüberlauf und unsichere API -Aufrufe zur Verbesserung der Codesicherheit erkennen.

C hat immer noch wichtige Relevanz für die moderne Programmierung. 1) Hochleistungs- und direkte Hardware-Betriebsfunktionen machen es zur ersten Wahl in den Bereichen Spieleentwicklung, eingebettete Systeme und Hochleistungs-Computing. 2) Reiche Programmierparadigmen und moderne Funktionen wie Smart -Zeiger und Vorlagenprogrammierung verbessern seine Flexibilität und Effizienz. Obwohl die Lernkurve steil ist, machen sie im heutigen Programmierökosystem immer noch wichtig.

Durch die Verwendung der Chrono -Bibliothek in C können Sie Zeit- und Zeitintervalle genauer steuern. Erkunden wir den Charme dieser Bibliothek. Die Chrono -Bibliothek von C ist Teil der Standardbibliothek, die eine moderne Möglichkeit bietet, mit Zeit- und Zeitintervallen umzugehen. Für Programmierer, die in der Zeit gelitten haben.H und CTime, ist Chrono zweifellos ein Segen. Es verbessert nicht nur die Lesbarkeit und Wartbarkeit des Codes, sondern bietet auch eine höhere Genauigkeit und Flexibilität. Beginnen wir mit den Grundlagen. Die Chrono -Bibliothek enthält hauptsächlich die folgenden Schlüsselkomponenten: std :: chrono :: system_clock: repräsentiert die Systemuhr, mit der die aktuelle Zeit erhalten wird. std :: chron

Die Zukunft von C wird sich auf parallele Computer, Sicherheit, Modularisierung und KI/maschinelles Lernen konzentrieren: 1) Paralleles Computer wird durch Merkmale wie Coroutinen verbessert. 2) Die Sicherheit wird durch strengere Mechanismen vom Typ Überprüfung und Speicherverwaltung verbessert. 3) Modulation vereinfacht die Codeorganisation und die Kompilierung. 4) KI und maschinelles Lernen fordern C dazu auf, sich an neue Bedürfnisse anzupassen, wie z. B. numerische Computer- und GPU -Programmierunterstützung.
