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cc 代码优化的27个建议.docC\c++代码优化的27个建议05/:" 卩 仇es (os^)~|-QSf/ost是函数func运行时间ft分比,funcspeedup是你优化函数的运行的系数。所以,如果你优化了函数Trianglelntersect执行40%的运行时间,使它运行快『近两倍,而你的程序会运行快25%o这意味看不经常使用的代码不需要做较多优化考虑(或者•完全不优化)。这巴方句俗语:让经常执行的路径运行更加髙效,呦运行稀少的路径正确运行。代码先保证正确,然后再考虑优化这并不意味着用8周时间写…个全功能的射线追踪算法,然后用8周时间去优化它。分多步來做性能优化。先坊正确的代码,当你意识到这个函数可能会被经常调用,进行明显的优化。然后再寻找算法的瓶颈,并解决(通过优化或者改进算法〉。通常,改进算法能显著地改进瓶颈——也许是采用一个你还没有预想到的方法。所有频繁调用的函数,都需要优化。我所了解的那些写出非常高效代码的人说,他们优化代码的时间,是写代码时间的两倍。4•跳转和分支执行代价高,如果可能,尽量少用。函数调用需要两次跳转,外加栈内存操作。优先使用迭代而不是递归。使用内联函数处理知•小的函数來消除函数调用开销。将循环内的函数调用移动到循环外(例如,将for(i=0;i<100;i++)DoSomething();改为DoSomething(){for(i=0;i<100;i++){…}})。if...elseif...elseif...elseif...很长的分支链执行到最后的分支需要很多的跳转。如果可能,将其转换为一个switch声明语句,编译器有时候会将其转换为一个表查询单次跳转。如果switch声明不可行,将最常见的场最放在if分支链的最前面。仔细思考函数下标的顺序。两阶或更高阶的数纽在内存屮还是以一维的方式在存储在内存屮,这意味君(对于C/C++数组)array[i][j]和array[i][j+1丿是相邻的,但是array[i][j]和array[i+1][j]'川能相出i很远。以适当的方式访问存储实际内存屮的数据,可以显著地提升你代码的执行效率(有时候可以提升一个数戢级共至更多)。现代处理器从上内存屮加载数据到处理器cache,会加载比单个值更多的数据。该操作会获取请求数据和相邻数据(一个cache行大小)的整块数据。这意味着,一旦array[i][j]il经在处理器cache中,array[i][j^1]很大可能也己经在cache屮了,而array[i+1]gM能还在内存屮。使用指令层的并行机制尽管许多程序还是依赖单线程的执行,现代处理器在单核中也提供了不少的并行性。例如:单个CPU可以同时执行4个浮点数乘,等待4个内存请求并执行一个分支预判°为了垠大化利用这种并行性,代码块(在跳转Z间的)需要足够的独立指令來允许处理器被充分利用。考虑展开循坏來改进这一点。这也是使用内联函数的一个好理山。避免或减少使用本地变量。本地变最通常都存储在栈上。不过如果数最比较少,它们可以存储在CPU寄存器屮。在这种情况下,函数不但得到r更快访问仔储在寄存器屮的数据的好处,也避免j‘初始化一个栈帧的开销。不要将大戢数据转换为全局变最。减少函数参数的个数。和减少使用本地变量的理山一样——它们也是存放在栈上。通过引用传递结构体而不是传值我在射线追踪屮还找