この Null 許容整数の合計テストで、C# の 'as' 演算子が従来のキャストよりも遅いのはなぜですか?
「as」と Null 許容型によるパフォーマンスの驚き
背景
「as」 C# の演算子を使用すると、動的な型チェックと安全なキャストが可能になります。これにより、従来の「is」演算子の後にキャストを行うよりもパフォーマンスが向上する可能性があります。ただし、最近のテスト ケースで予期しないパフォーマンス結果が観察されました。
テスト アプリと結果
NULL 参照を含むオブジェクト配列からの整数を合計するテスト アプリが開発されました。 、文字列参照、およびボックス化された整数。このアプリは、「Cast」 (C# 1 と同等)、「As」 (「as」演算子を使用)、および「LINQ」 (OfType() 拡張メソッドを使用) の 3 つのアプローチを使用しました。驚くべきことに、「Cast」アプローチは「As」アプローチよりも大幅に高速であり、その結果、「LINQ」アプローチよりもわずかに低速でした。
分析
JIT コンパイラは、メモリ内の値変換を利用するため、「キャスト」アプローチの非常に効率的なコードを生成できます。オブジェクトは、ボックス化された値と同じ型の変数にのみボックス化解除できます。これにより、キャスト プロセスが簡素化されます。
「As」アプローチでは、Nullable
「LINQ」アプローチでは、ヘルパー関数 JIT_Unbox() による「is」演算子と汎用キャストが使用されます。 "As" アプローチよりもパフォーマンスはわずかに優れていますが、ngen.exe の最適化により依然として遅くなります。
結論
"as" 演算子は常に使用できるとは限りません。特にパフォーマンスが重視される状況では、「キャスト」アプローチよりもパフォーマンス上の利点が得られます。 「LINQ」アプローチは実行可能な代替手段ですが、パフォーマンスの制限に遭遇する可能性もあります。したがって、最適なアプローチを選択する前に、特定のコンテキストを考慮し、トレードオフを比較検討することが重要です。
以上がこの Null 許容整数の合計テストで、C# の 'as' 演算子が従来のキャストよりも遅いのはなぜですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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C#とCの歴史と進化はユニークであり、将来の見通しも異なります。 1.Cは、1983年にBjarnestrostrupによって発明され、オブジェクト指向のプログラミングをC言語に導入しました。その進化プロセスには、C 11の自動キーワードとラムダ式の導入など、複数の標準化が含まれます。C20概念とコルーチンの導入、将来のパフォーマンスとシステムレベルのプログラミングに焦点を当てます。 2.C#は2000年にMicrosoftによってリリースされました。CとJavaの利点を組み合わせて、その進化はシンプルさと生産性に焦点を当てています。たとえば、C#2.0はジェネリックを導入し、C#5.0は非同期プログラミングを導入しました。これは、将来の開発者の生産性とクラウドコンピューティングに焦点を当てます。

C#とCおよび開発者の経験の学習曲線には大きな違いがあります。 1)C#の学習曲線は比較的フラットであり、迅速な開発およびエンタープライズレベルのアプリケーションに適しています。 2)Cの学習曲線は急勾配であり、高性能および低レベルの制御シナリオに適しています。

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Cは、サードパーティライブラリ(TinyXML、PUGIXML、XERCES-Cなど)を介してXMLと相互作用します。 1)ライブラリを使用してXMLファイルを解析し、それらをC処理可能なデータ構造に変換します。 2)XMLを生成するときは、Cデータ構造をXML形式に変換します。 3)実際のアプリケーションでは、XMLが構成ファイルとデータ交換に使用されることがよくあり、開発効率を向上させます。

Cでの静的分析の適用には、主にメモリ管理の問題の発見、コードロジックエラーの確認、およびコードセキュリティの改善が含まれます。 1)静的分析では、メモリリーク、ダブルリリース、非初期化ポインターなどの問題を特定できます。 2)未使用の変数、死んだコード、論理的矛盾を検出できます。 3)カバー性などの静的分析ツールは、バッファーオーバーフロー、整数のオーバーフロー、安全でないAPI呼び出しを検出して、コードセキュリティを改善します。

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Cの将来は、並列コンピューティング、セキュリティ、モジュール化、AI/機械学習に焦点を当てます。1)並列コンピューティングは、コルーチンなどの機能を介して強化されます。 2)セキュリティは、より厳格なタイプのチェックとメモリ管理メカニズムを通じて改善されます。 3)変調は、コード組織とコンパイルを簡素化します。 4)AIと機械学習は、数値コンピューティングやGPUプログラミングサポートなど、CにComply Coveに適応するように促します。
