编写高效代码(9) 减少处理器不擅长的操作——不要逼我做我不喜欢的事情

本文探讨了如何通过减少使用乘法和除法等复杂指令来提高编程效率。文章提供了具体的编程技巧,比如用移位操作代替乘以2的幂次,以及预计算常数来避免实时除法操作。

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        尺有所短,寸有所长,每种处理器都有自己擅长与不擅长的操作。

        在与处理器配套发布的指令集手册中,都会描述每个指令的执行周期,单周期指令是处理器最喜欢的,不仅执行时间短,而且利于流水线执行。加、减、逻辑运算等,常常是单周期指令,乘、除、分支指令、浮点指令、内存存取操作等,常常需要较多的时钟周期。我们在编程时,就应该少使用执行时间长的指令。

        Q:这些复杂指令都有它的用途,说少用就能少用的吗?

         A:茴香豆的‘茴’字都有4种写法,更何况是号称艺术的软件,很多时候,我们只需要稍微变通一下,就可以化腐朽为神奇。正所谓,条条大路通罗马,不过代价各不同。

编程是门艺术

6.3.1  少用乘法

        定点乘法在DSP中需要两个Cycle,而移位操作只要1个Cycle,如果是一个数乘以2的N次方,就可以用移位代替乘法。例如:

 len = len*4;

         改为下面的写法更好:

 len = len <<2;

 

6.3.2  少用除法、求余

        除法、求余需要消耗大量的时间,很多处理器没有相应的指令,是通过软件来实现的,应尽量少用。如果要除以一个常数,如下面的浮点除法:

 f = f /5.0;

        可以将它转换为乘法:

 #define  cof  1.0/5

内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
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