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Pourquoi l'implémentation de « make_integer_sequence » de C 14 provoque-t-elle des goulots d'étranglement en termes de performances ?

Susan Sarandon
Libérer: 2024-12-20 11:52:09
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Why Does C  14's `make_integer_sequence` Implementation Cause Performance Bottlenecks?

Implémentation C 14 make_integer_sequence : explication d'un goulot d'étranglement en matière de performances

Le modèle d'alias C 14 make_integer_sequence offre un moyen pratique de créer un modèle de classe integer_sequence. Cependant, comme le montre le code fourni, l'implémentation de make_integer_sequence à l'aide d'une structure d'assistance telle que make_helper peut entraîner des problèmes de performances.

Le message d'erreur « mémoire virtuelle épuisée » lors de la compilation indique que le compilateur n'a plus de mémoire pendant le modèle. instanciation. Ceci est dû à la récursivité excessive et à la consommation de mémoire impliquée dans la structure d'assistance récursive.

Cause de l'erreur

La structure make_helper est implémentée à l'aide de techniques de métaprogrammation de modèles, où le compilateur génère de manière récursive des séquences entières successives à travers plusieurs niveaux d'imbrication. Ce niveau d'imbrication entraîne une consommation exponentielle de mémoire à mesure que le nombre d'entiers dans la séquence augmente.

Résoudre le problème

Pour résoudre ce problème, une implémentation de log N qui ne nécessite pas une profondeur maximale accrue pour les instanciations de modèles :

template<class T> using Invoke = typename T::type;

template<unsigned...> struct seq{ using type = seq; };

// Similar implementation for concat and gen_seq structures
Copier après la connexion

Cette implémentation utilise une approche diviser pour régner, réduisant ainsi le modèle profondeur de N au journal N.

Performances de compilation

En utilisant le scénario de test simplifié, l'implémentation du journal N se compile beaucoup plus rapidement que la structure d'assistance récursive avec une mémoire considérablement réduite consommation. Ces améliorations rendent l'implémentation adaptée aux séquences d'entiers plus grandes sans rencontrer d'erreurs d'épuisement de la mémoire.

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