当前位置: 首页 > news >正文

C++ 性能优化

要系统地提升C++项目的性能,可以采取以下步骤:

  1. 分析和度量:首先,你需要通过性能分析工具来确定项目中的性能瓶颈。使用工具如gprof、perf等,来识别代码中消耗时间和资源最多的部分。

  2. 选择合适的数据结构和算法:在重构时,优化内存和提高效率可以从选择合适的数据结构和算法入手。根据问题的特点,选择更高效的数据结构,例如使用哈希表代替线性查找或使用红黑树代替普通二叉树。

  3. 减少内存分配和释放次数:频繁的内存分配和释放会导致性能下降。尽量避免在循环中进行大量的动态内存分配和释放操作。可以使用对象池、缓存等技术来减少对堆内存的频繁访问。

  4. 避免不必要的拷贝和操作:如果有大量的数据拷贝操作,可以考虑使用引用或指针来传递参数,避免拷贝开销。另外,尽量避免不必要的中间变量和计算,直接使用原始数据进行操作。

  5. 利用并行计算:多核处理器的出现使得并行计算成为提升性能的重要手段。可以使用多线程或并行库来实现任务的并行执行,充分利用系统资源。

  6. 适当进行代码优化:一些简单的代码优化可以带来明显的性能改进,如减少循环中的计算量、消除不必要的判断和条件分支、减少函数调用等。

  7. 测试和验证:在进行优化后,务必进行全面的测试和验证,确保代码的正确性和性能的提升。可以使用基准测试工具来比较优化前后的性能差异。

此外,提高代码可读性也是重要的方面,可以采取以下措施:

  1. 良好的命名规范:选择有意义且描述准确的变量、函数和类名,避免使用模糊或缩写形式。

  2. 合理的代码结构:使用适当的注释、空行和缩进,将代码划分为逻辑清晰的模块,提高代码的可读性和可维护性。

  3. 遵循一致的编码风格:遵循统一的代码风格,如缩进、括号的使用等,使代码更易于理解和阅读。

  4. 合适的注释:添加必要的注释来解释代码的目的和逻辑,尤其是复杂的算法或关键的代码段。

  5. 模块化设计:将功能划分为独立的模块和函数,每个模块只负责一个具体的任务,提高代码的可读性和重用性。

通过综合考虑这些因素,你可以系统地提升C++项目的性能并改善代码的可读性。

分析和度量是优化C++项目性能的重要步骤。下面详细介绍几种常用的分析和度量方法:

  1. 代码剖析(Profiling):代码剖析是通过运行时监测程序中各个部分的执行时间和资源消耗来确定性能瓶颈的方法。常用的工具包括gprof、perf、Valgrind等。它们可以提供函数级别或指令级别的性能统计信息,帮助找出哪些函数或代码片段占用了大部分的运行时间。

  2. 内存剖析(Memory Profiling):内存剖析用于识别内存泄漏、高内存使用和频繁的内存分配和释放等问题。工具如Valgrind的Massif模块可以跟踪内存分配和释放的情况,并生成堆栈快照,帮助定位内存相关的性能问题。

  3. 时间复杂度分析:对算法进行时间复杂度分析可以帮助我们评估算法的效率。通过分析算法的执行次数和输入规模之间的关系,可以确定算法的大O复杂度,从而选择更高效的算法。

  4. 硬件性能计数器:一些处理器提供硬件性能计数器,可以实时计算各种事件,如缓存命中率、指令执行数等。这些计数器可以用于定位热点代码、数据访问模式和处理器性能限制等问题。

  5. 基准测试(Benchmarking):基准测试是通过运行一组标准化的测试用例来比较不同实现或优化策略之间的性能差异。可以使用工具如Google Benchmark、Apache JMeter等来进行基准测试,从而评估不同优化方法的效果。

在分析和度量过程中,你需要深入理解项目的架构和代码,并结合具体情况选择适当的工具和方法。通过这些分析和度量手段,你可以确定性能瓶颈所在,并有针对性地进行优化。

来源chatgpt

相关文章:

C++ 性能优化

要系统地提升C项目的性能,可以采取以下步骤: 分析和度量:首先,你需要通过性能分析工具来确定项目中的性能瓶颈。使用工具如gprof、perf等,来识别代码中消耗时间和资源最多的部分。 选择合适的数据结构和算法&#xff…...

435. 无重叠区间

435. 无重叠区间 给定一个区间的集合 intervals ,其中 intervals[i] [starti, endi] 。返回 需要移除区间的最小数量,使剩余区间互不重叠 。 示例 1: 输入: intervals [[1,2],[2,3],[3,4],[1,3]] 输出: 1 解释: 移除 [1,3] 后,剩下的区间…...

winform使用SetParent 嵌入excel,打开的excel跟随dpi 25%*125%缩放了两次,目前微软官方没有好的解决方案,为什么

双重缩放问题在将 Excel 嵌入到 WinForm 中时确实可能会出现,这是因为两个不同的应用程序(WinForm 和 Excel)之间的 DPI 缩放逻辑不一致,导致双重缩放的结果。 在 Windows 操作系统中,DPI 缩放是一种全局的设置&#…...

MySQL 数据库、表的基本操作

目录 数据库 关系数据库SQL 关系数据库常用词汇 常用命令语句 数据库操作 查看数据库 创建数据库 修改数据库编码 删除数据库 数据表操作 查看数据表 创建数据表 表中数据操作 增 删 改 查 数据库 数据库是在数据管理和程序开发过程中,一种非常重要…...

html5播放器视频切换和连续播放的实例

当前播放器实例可以使用changeVid接口切换正在播放的视频。当有多个视频,在上一个视频播放完毕时,自动播放下一个视频时也可采用该处理方式。 const option {vid: 88083abbf5bcf1356e05d39666be527a_8,//autoplay: true,//playsafe: , //PC端播放加密视…...

什么是无服务器架构技术

什么是无服务器架构技术 无服务器架构(Serverless Architecture)是jin年来逐渐兴起的一种软件架构方案,它采用了一种全新的方式来处理应用程序的部署、运行和扩展。与传统的服务器架构相比,无服务器架构具有很多优势,包…...

大数据开发的学习路线是什么样的

大数据技术的体系庞大且复杂,每年都会涌现出大量新的技术,目前大数据行业所涉及到的核心技术主要就是:数据采集、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。 学习大数据需要掌握什么语言基础? 1、Java基础 大数据框架90%以…...

深入解析Spring MVC注解:@PathVariable、@ResponseBody和@RequestParam的用法和区别

简介 在Spring MVC框架中,PathVariable、ResponseBody和RequestParam是常用的注解,它们分别用于处理请求的路径变量、响应数据格式和请求参数。本文将深入介绍这些注解的用法,并详细讨论它们之间的区别,以便开发者在构建Web应用程…...

自然语言处理学习笔记(一)————概论

目录 1.自然语言处理概念 2.自然语言与编程语言的比较 (1)词汇量: (2)结构化: (3)歧义性: (4)容错性: (5&#xff0…...

C# wpf程序

--App.xaml namespace WpfMyproject { /// <summary> /// App.xaml 的交互逻辑 /// </summary> public partial class App : PrismApplication { protected override Window CreateShell() { return Container.R…...

4G WWAN设备类型

WWAN设备类型 USB dongle是设备接入互联网的重要方式之一&#xff0c;典型的通过USB接口与主设备连接&#xff0c;然后主设备通过4G/5G接入互联网&#xff0c;作为移动宽带设备&#xff0c;它有那些设备类型及暴露方式呢&#xff1f; 移动宽带设备类型&#xff1a;ModemManage…...

windows环境下安装elasticsearch、kibana

通过本文可以快速在windows系统上安装elasticsearch、kibana环境。 当你用Integer类型的时候&#xff0c;要非常小心&#xff0c;因为100等于100、但是200不等于200&#xff0c;当然&#xff0c;如果你会一点小花招&#xff0c;也可以让100不等于100、让200等于200。(运算符比较…...

Java Selenium WebDriver 网页填报

一、windows环境安装配置 1.安装chrome浏览器 在“关于chrome”界面&#xff0c;查看浏览器版本号 2.下载chromeDriver 在https://registry.npmmirror.com/binary.html?pathchromedriver/下载对应版本的驱动&#xff08;如果浏览器版本过新&#xff0c;建议下载最接近的版…...

【NLP概念源和流】 06-编码器-解码器模型(6/20 部分)

一、说明 在机器翻译等任务中,我们必须从一系列输入词映射到一系列输出词。读者必须注意,这与“序列标记”不同,在“序列标记”中,该任务是将序列中的每个单词映射到预定义的类,如词性或命名实体任务。 作者生成 在上面的...

运维必备的免费在线画图工具,你觉得哪个最好用呢

都说一图胜千言&#xff0c;一个IT工程师如果能画的一手好图&#xff0c;无论是在方案选项、还是技术交流&#xff0c;都能快速表达自己的想法&#xff0c;让你的思路更加的直观明了&#xff1b;市面上的制图工具有很多&#xff0c;下面就推荐几款好用且免费的工具&#xff0c;…...

skywalking全链路追踪

文章目录 一、介绍二、全链路追踪1. 测试1 - 正常请求2. 测试2 - 异常请求 三、过滤非业务请求链路1. 链路忽略插件2. 配置3. 测试 一、介绍 在上一篇文章skywalking安装教程中我们介绍了skywalking的作用以及如何将其集成到我们的微服务项目中。本篇文章我们介绍在微服务架构…...

Nacos配置中心设置Mongodb

目录 1.common模块导入nacos config依赖 2.common模块新建bootstrap.yaml 3.在自己的模块导入common模块依赖 4.打开nacos新建配置&#xff0c;发布 5.运行服务并测试 效果&#xff1a;在部署完成后&#xff0c;其他人可以自动连接到你本地mongoDB数据库&#xff0c;无需再…...

【Spring Boot】请求参数传json对象,后端采用(map)CRUD案例(101)

请求参数传json对象&#xff0c;后端采用&#xff08;map&#xff09;接收的前提条件&#xff1a; 1.Spring Boot 的Controller接受参数采用&#xff1a;RequestBody 2.需要一个Json工具类&#xff0c;将json数据转成Map&#xff1b; 工具类&#xff1a;Json转Map import com…...

微软开测“Moment4”启动包:Win11 23H2要来了

近日&#xff0c; 有用户在Win11最新的7月累积更新中发现&#xff0c;更新文件中已经开始出现了对“Moment4”的引用。 具体来说&#xff0c;在7月累积更新中&#xff0c;微软加入了“Microsoft-Windows-UpdateTargeting-ClientOS-SV2Moment4-EKB”“Microsoft-Windows-23H2Ena…...

SpringCloud《Eureka、Ribbon、Feign、Hystrix、Zuul》作用简单介绍

概述 SpringCloud是一个全家桶&#xff0c;包含多个组件。 本文主要介绍几个重要组件&#xff0c;也就是Eureka、Ribbon、Feign、Hystrix、Zuul这几个组件。 一、业务场景介绍 业务流程&#xff0c;支付订单功能 订单服务改变为已支付订单服务调用库存服务&#xff0c;扣减…...

Python爬虫实战:研究MechanicalSoup库相关技术

一、MechanicalSoup 库概述 1.1 库简介 MechanicalSoup 是一个 Python 库,专为自动化交互网站而设计。它结合了 requests 的 HTTP 请求能力和 BeautifulSoup 的 HTML 解析能力,提供了直观的 API,让我们可以像人类用户一样浏览网页、填写表单和提交请求。 1.2 主要功能特点…...

微软PowerBI考试 PL300-选择 Power BI 模型框架【附练习数据】

微软PowerBI考试 PL300-选择 Power BI 模型框架 20 多年来&#xff0c;Microsoft 持续对企业商业智能 (BI) 进行大量投资。 Azure Analysis Services (AAS) 和 SQL Server Analysis Services (SSAS) 基于无数企业使用的成熟的 BI 数据建模技术。 同样的技术也是 Power BI 数据…...

最新SpringBoot+SpringCloud+Nacos微服务框架分享

文章目录 前言一、服务规划二、架构核心1.cloud的pom2.gateway的异常handler3.gateway的filter4、admin的pom5、admin的登录核心 三、code-helper分享总结 前言 最近有个活蛮赶的&#xff0c;根据Excel列的需求预估的工时直接打骨折&#xff0c;不要问我为什么&#xff0c;主要…...

如何在看板中有效管理突发紧急任务

在看板中有效管理突发紧急任务需要&#xff1a;设立专门的紧急任务通道、重新调整任务优先级、保持适度的WIP&#xff08;Work-in-Progress&#xff09;弹性、优化任务处理流程、提高团队应对突发情况的敏捷性。其中&#xff0c;设立专门的紧急任务通道尤为重要&#xff0c;这能…...

Spring Boot面试题精选汇总

&#x1f91f;致敬读者 &#x1f7e9;感谢阅读&#x1f7e6;笑口常开&#x1f7ea;生日快乐⬛早点睡觉 &#x1f4d8;博主相关 &#x1f7e7;博主信息&#x1f7e8;博客首页&#x1f7eb;专栏推荐&#x1f7e5;活动信息 文章目录 Spring Boot面试题精选汇总⚙️ **一、核心概…...

现代密码学 | 椭圆曲线密码学—附py代码

Elliptic Curve Cryptography 椭圆曲线密码学&#xff08;ECC&#xff09;是一种基于有限域上椭圆曲线数学特性的公钥加密技术。其核心原理涉及椭圆曲线的代数性质、离散对数问题以及有限域上的运算。 椭圆曲线密码学是多种数字签名算法的基础&#xff0c;例如椭圆曲线数字签…...

C++.OpenGL (10/64)基础光照(Basic Lighting)

基础光照(Basic Lighting) 冯氏光照模型(Phong Lighting Model) #mermaid-svg-GLdskXwWINxNGHso {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-GLdskXwWINxNGHso .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-GLd…...

【论文阅读28】-CNN-BiLSTM-Attention-(2024)

本文把滑坡位移序列拆开、筛优质因子&#xff0c;再用 CNN-BiLSTM-Attention 来动态预测每个子序列&#xff0c;最后重构出总位移&#xff0c;预测效果超越传统模型。 文章目录 1 引言2 方法2.1 位移时间序列加性模型2.2 变分模态分解 (VMD) 具体步骤2.3.1 样本熵&#xff08;S…...

Element Plus 表单(el-form)中关于正整数输入的校验规则

目录 1 单个正整数输入1.1 模板1.2 校验规则 2 两个正整数输入&#xff08;联动&#xff09;2.1 模板2.2 校验规则2.3 CSS 1 单个正整数输入 1.1 模板 <el-formref"formRef":model"formData":rules"formRules"label-width"150px"…...

大语言模型(LLM)中的KV缓存压缩与动态稀疏注意力机制设计

随着大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;参数规模的增长&#xff0c;推理阶段的内存占用和计算复杂度成为核心挑战。传统注意力机制的计算复杂度随序列长度呈二次方增长&#xff0c;而KV缓存的内存消耗可能高达数十GB&#xff08;例如Llama2-7B处理100K token时需50GB内存&a…...