


Kaedah pengoptimuman kod untuk mengurangkan kehilangan prestasi yang disebabkan oleh penukaran jenis tersirat
Bagaimana untuk mengoptimumkan kod untuk mengurangkan kehilangan prestasi yang disebabkan oleh penukaran jenis tersirat?
Dengan pembangunan berterusan pembangunan perisian, pengoptimuman prestasi kod telah menjadi topik penting. Dalam proses mengoptimumkan prestasi kod, kehilangan prestasi yang disebabkan oleh penukaran jenis tersirat adalah isu yang perlu diberi tumpuan. Penukaran jenis tersirat merujuk kepada keperluan untuk penukaran jenis automatik disebabkan oleh ketidakpadanan jenis semasa pelaksanaan program. Walaupun penukaran ini boleh memudahkan kerja pengekodan kami, jika tidak dikawal, penukaran jenis tersirat sering membawa kepada kemerosotan prestasi kod. Seterusnya, kami akan membincangkan cara mengurangkan kehilangan prestasi yang disebabkan oleh penukaran jenis tersirat dengan mengoptimumkan kod.
1. Elakkan penukaran jenis yang tidak perlu
Semasa proses penulisan kod, kami boleh mengurangkan kehilangan prestasi penukaran jenis tersirat dengan mentakrifkan jenis data pembolehubah dan meminimumkan penukaran jenis yang tidak perlu. Contohnya, dalam C++, kita boleh menggunakan kata kunci "eksplisit" untuk mengehadkan penukaran jenis kepada penukaran eksplisit sahaja, dengan itu mengelakkan penukaran jenis tersirat. Berikut ialah kod untuk contoh:
class MyInt { private: int m_value; public: explicit MyInt(int value) : m_value(value) {} int getValue() const { return m_value; } }; int main() { MyInt obj(5); int value = obj.getValue(); // 此处需要显式调用getValue()函数来获取m_value的值,而不是直接赋值给int类型的变量 return 0; }
Dalam contoh ini, dengan mengisytiharkan pembina kelas MyInt sebagai eksplisit, kami mengehadkan penukaran jenis kepada panggilan eksplisit sahaja, dengan itu mengelakkan masalah yang disebabkan oleh penukaran jenis tersirat.
2. Beri perhatian kepada keserasian jenis
Apabila melakukan penukaran jenis, kita harus cuba mengelakkan penukaran jenis yang tidak perlu. Jika terdapat penukaran tersirat antara dua jenis, kami boleh mempertimbangkan untuk menggunakan keserasian jenis untuk mengurangkan kehilangan prestasi. Sebagai contoh, dalam C++, jika kita perlu membandingkan saiz dua pembolehubah, kita boleh melakukannya dengan melebihkan pengendali dan bukannya melakukan penukaran jenis. Berikut ialah kod untuk contoh:
class MyInt { private: int m_value; public: explicit MyInt(int value) : m_value(value) {} int getValue() const { return m_value; } // 重载"<"操作符 bool operator<(const MyInt& other) const { return getValue() < other.getValue(); } }; int main() { MyInt obj1(5); MyInt obj2(10); bool isLess = obj1 < obj2; // 通过重载"<"操作符来进行大小比较,而不是进行类型转换 return 0; }
Dalam contoh ini, dengan melebihkan operator "<", kita boleh terus menggunakan "<" untuk membandingkan saiz dua objek MyInt tanpa penukaran jenis, dengan itu Mengurangkan kehilangan prestasi.
3. Memilih jenis data secara munasabah
Dalam proses menulis kod, kita harus mencuba sedaya upaya untuk memilih jenis data yang sesuai untuk mengelakkan penukaran jenis tersirat. Contohnya, dalam C++, kita boleh memilih untuk menggunakan jenis data yang disediakan dalam perpustakaan iostream dan bukannya jenis data asas untuk mengurangkan berlakunya penukaran jenis. Berikut ialah kod contoh:
#include <iostream> #include <iomanip> int main() { std::cout << std::setprecision(2) << 3.1415926f << std::endl; // 使用float类型进行输出,减少类型转换 return 0; }
Dalam contoh ini, std::setprecision(2) digunakan untuk menetapkan ketepatan output kepada 2 tempat perpuluhan, dan jenis apungan digunakan untuk output, mengurangkan berlakunya penukaran jenis tersirat.
Ringkasan:
Dengan perkembangan teknologi yang berterusan, pengoptimuman prestasi kod telah menjadi isu yang perlu diberi perhatian oleh setiap pembangun. Dalam proses mengoptimumkan prestasi kod, mengurangkan kehilangan prestasi yang disebabkan oleh penukaran jenis tersirat adalah aspek yang memerlukan perhatian. Dengan mengelakkan penukaran jenis yang tidak perlu, memberi perhatian kepada keserasian jenis dan memilih jenis data secara rasional, kami boleh mengoptimumkan kod dengan berkesan dan mengurangkan kehilangan prestasi yang disebabkan oleh penukaran jenis tersirat. Dalam kerja sebenar, kita harus menumpukan pada mengoptimumkan prestasi kod dan meningkatkan kecekapan pelaksanaan program sambil memastikan ketepatan fungsi kod.
Atas ialah kandungan terperinci Kaedah pengoptimuman kod untuk mengurangkan kehilangan prestasi yang disebabkan oleh penukaran jenis tersirat. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Sebagai seorang pengaturcara, saya teruja dengan alatan yang memudahkan pengalaman pengekodan. Dengan bantuan alat kecerdasan buatan, kami boleh menjana kod demo dan membuat pengubahsuaian yang diperlukan mengikut keperluan. Alat Copilot yang baru diperkenalkan dalam Visual Studio Code membolehkan kami mencipta kod yang dijana AI dengan interaksi sembang bahasa semula jadi. Dengan menerangkan kefungsian, kami dapat memahami dengan lebih baik maksud kod sedia ada. Bagaimana untuk menggunakan Copilot untuk menjana kod? Untuk bermula, kami terlebih dahulu perlu mendapatkan sambungan PowerPlatformTools yang terkini. Untuk mencapai ini, anda perlu pergi ke halaman sambungan, cari "PowerPlatformTool" dan klik butang Pasang

Penukaran jenis dalam fungsi membolehkan data satu jenis ditukar kepada jenis lain, dengan itu memanjangkan fungsi fungsi. Gunakan sintaks: type_name:=variable.(type). Sebagai contoh, anda boleh menggunakan fungsi strconv.Atoi untuk menukar rentetan kepada nombor dan mengendalikan ralat jika penukaran gagal.

Bekerja dengan fail dalam sistem pengendalian Linux memerlukan penggunaan pelbagai arahan dan teknik yang membolehkan pembangun mencipta dan melaksanakan fail, kod, program, skrip dan perkara lain dengan cekap. Dalam persekitaran Linux, fail dengan sambungan ".a" mempunyai kepentingan yang besar sebagai perpustakaan statik. Perpustakaan ini memainkan peranan penting dalam pembangunan perisian, membolehkan pembangun mengurus dan berkongsi fungsi biasa dengan cekap merentas berbilang program. Untuk pembangunan perisian yang berkesan dalam persekitaran Linux, adalah penting untuk memahami cara mencipta dan menjalankan fail ".a". Artikel ini akan memperkenalkan cara memasang dan mengkonfigurasi fail ".a" Linux secara menyeluruh Mari kita terokai definisi, tujuan, struktur dan kaedah mencipta dan melaksanakan fail ".a" Linux. Apa itu L

Kerumitan masa mengukur masa pelaksanaan algoritma berbanding saiz input. Petua untuk mengurangkan kerumitan masa program C++ termasuk: memilih bekas yang sesuai (seperti vektor, senarai) untuk mengoptimumkan storan dan pengurusan data. Gunakan algoritma yang cekap seperti isihan pantas untuk mengurangkan masa pengiraan. Hapuskan berbilang operasi untuk mengurangkan pengiraan berganda. Gunakan cawangan bersyarat untuk mengelakkan pengiraan yang tidak perlu. Optimumkan carian linear dengan menggunakan algoritma yang lebih pantas seperti carian binari.

Kelebihan parameter lalai dalam fungsi C++ termasuk memudahkan panggilan, meningkatkan kebolehbacaan dan mengelakkan ralat. Kelemahannya ialah fleksibiliti terhad dan sekatan penamaan. Kelebihan parameter variadic termasuk fleksibiliti tanpa had dan pengikatan dinamik. Kelemahan termasuk kerumitan yang lebih besar, penukaran jenis tersirat dan kesukaran dalam penyahpepijatan.

Sejak pelancaran ChatGLM-6B pada 14 Mac 2023, model siri GLM telah mendapat perhatian dan pengiktirafan yang meluas. Terutama selepas ChatGLM3-6B menjadi sumber terbuka, pembangun penuh dengan jangkaan untuk model generasi keempat yang dilancarkan oleh Zhipu AI. Jangkaan ini akhirnya telah berpuas hati sepenuhnya dengan keluaran GLM-4-9B. Kelahiran GLM-4-9B Untuk memberikan model kecil (10B dan ke bawah) keupayaan yang lebih berkuasa, pasukan teknikal GLM melancarkan model sumber terbuka siri GLM generasi keempat baharu ini: GLM-4-9B selepas hampir setengah tahun penerokaan. Model ini sangat memampatkan saiz model sambil memastikan ketepatan, dan mempunyai kelajuan inferens yang lebih pantas dan kecekapan yang lebih tinggi. Penerokaan pasukan teknikal GLM tidak

Model besar mengubah segala-galanya, dan akhirnya sampai kepada ketua editor ini. Ia juga merupakan Agen yang dicipta hanya dalam satu ayat. Seperti ini, berikan dia artikel, dan dalam masa kurang dari 1 saat, cadangan tajuk baru akan keluar. Berbanding dengan saya, kecekapan ini hanya boleh dikatakan sepantas kilat dan lambat seperti kemalasan... Apa yang lebih luar biasa ialah mencipta Ejen ini hanya mengambil masa beberapa minit sahaja. Prompt adalah milik Mak Cik Jiang: Dan jika anda juga ingin mengalami perasaan subversif ini, kini, berdasarkan platform pintar Wenxin baharu yang dilancarkan oleh Baidu, semua orang boleh mencipta pembantu pintar mereka sendiri secara percuma. Anda boleh menggunakan enjin carian, platform perkakasan pintar, pengecaman pertuturan, peta, kereta dan saluran ekologi mudah alih Baidu yang lain untuk membolehkan lebih ramai orang menggunakan kreativiti anda! Robin Li sendiri

Dihasilkan oleh tindanan teknologi 51CTO (WeChat ID: blog51cto) Mistral mengeluarkan model kod pertamanya Codestral-22B! Apa yang menggilakan model ini bukan sahaja kerana ia dilatih dalam lebih 80 bahasa pengaturcaraan, termasuk Swift, dll. yang banyak model kod diabaikan. Kelajuan mereka tidak sama. Ia dikehendaki menulis sistem "terbit/langgan" menggunakan bahasa Go. GPT-4o di sini sedang dikeluarkan, dan Codestral menyerahkan kertas dengan pantas sehingga sukar untuk dilihat! Memandangkan model itu baru sahaja dilancarkan, ia masih belum diuji secara terbuka. Tetapi menurut orang yang bertanggungjawab ke atas Mistral, Codestral kini merupakan model kod sumber terbuka yang berprestasi terbaik. Rakan-rakan yang berminat dengan gambar boleh bergerak ke: - Peluk muka: https
