C++ 関数単体テストにおけるパフォーマンス最適化テクニック?

C 関数の単体テストのパフォーマンスは、不要な出力を無効にし、テスト フレームワークの印刷情報のオーバーヘッドを削減する手法を採用することで改善できます。時間のかかる操作をキャッシュして、計算の繰り返しを回避します。スレッド プールを使用してテストを並列実行し、テスト速度を向上させます。最適化された単体テストはより高速かつ安定して実行されるため、複雑な関数や大規模なデータ セットの効率的なテストが可能になります。

C 関数の単体テストにおけるパフォーマンスの最適化のヒント

C 関数の単体テストを実行する場合、テストのパフォーマンスを最適化することが重要です。これにより、テストが高速化されるだけでなく、テスト スイートの安定性も向上します。単体テストのパフォーマンスを向上させるための実践的なヒントをいくつか紹介します。

不要な出力を無効にする

テスト フレームワークは多くの場合、大量の出力情報を出力するため、テストの速度が大幅に低下する可能性があります。オーバーヘッドは、たとえば次のような不要な出力を無効にすることで削減できます。

// 禁用 Google Test 框架的输出
testing::GTEST_FLAG(output) = testing::GTEST_OUTPUT_DISABLED;

高価な操作をキャッシュする

単体テストで時間のかかる操作を繰り返し実行する必要がある場合は、それらの操作をキャッシュすることを検討してください。これにより、各テストでの計算の繰り返しが回避され、パフォーマンスが向上します。

// 缓存昂贵的计算结果
std::map<int, int> cache;

int getCachedValue(int key) {
  auto it = cache.find(key);
  if (it != cache.end()) {
    return it->second;
  }

  // 计算并缓存结果
  int value = /* 计算... */;
  cache[key] = value;
  return value;
}

スレッド プールを使用する

複数のスレッドでテストを並行して実行すると、テスト速度が大幅に向上します。これは、複数のスレッドを管理および調整し、スレッド間でテスト タスクを分散して実行できるスレッド プールを使用することで実現できます。

// 创建线程池
std::thread::hardware_concurrency();

// 在线程池中执行测试
std::vector<std::future<void>> futures;
for (auto& test : tests) {
  futures.emplace_back(std::async(std::launch::async, test));
}

// 等待所有测试完成
for (auto& future : futures) {
  future.get();
}

分析例

大きな整数の素因数を計算する関数 compute() があるとします。次のヒントを使用して単体テストを最適化できます:

• 不要な出力を無効にする: テストは情報を出力する必要はありません。
• 高価な操作をキャッシュする: 素因数分解は高価な操作であり、その結果はキャッシュされる可能性があります。
• スレッド プールを使用する: スレッド プールを使用すると、複数のテスト ケースを並行して実行できます。

最適化された単体テスト コードは次のようになります:

#include <gtest/gtest.h>
#include <future>
#include <vector>

using namespace std;

// 禁用输出
testing::GTEST_FLAG(output) = testing::GTEST_OUTPUT_DISABLED;

// 缓存质因数分解结果
map<int, vector<int>> cache;

vector<int> getFactors(int n) {
  auto it = cache.find(n);
  if (it != cache.end()) {
    return it->second;
  }

  // 计算并缓存质因数
  vector<int> factors;
  for (int i = 2; i <= n / 2; ++i) {
    if (n % i == 0) {
      factors.emplace_back(i);
      while (n % i == 0) {
        n /= i;
      }
    }
  }
  if (n > 1) {
    factors.emplace_back(n);
  }
  cache[n] = factors;
  return factors;
}

class ComputeTest : public ::testing::Test {};

TEST_F(ComputeTest, SmallNumbers) {
  EXPECT_EQ(getFactors(1), vector<int>{});
  EXPECT_EQ(getFactors(2), vector<int>{2});
  EXPECT_EQ(getFactors(3), vector<int>{3});
}

TEST_F(ComputeTest, LargeNumbers) {
  EXPECT_EQ(getFactors(100), vector<int>{2, 2, 5, 5});
  EXPECT_EQ(getFactors(1000), vector<int>{2, 2, 2, 5, 5, 5});
  EXPECT_EQ(getFactors(10000), vector<int>{2, 2, 2, 2, 5, 5, 5, 5});
}

これらの手法を使用すると、単体テストのパフォーマンスが大幅に向上し、より複雑な関数や大規模なデータ セットのテストが可能になります。高速かつ安定したテスト。

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