关于loop unwinding

今天看到一个有趣的东西,叫loop unwinding,不理解,查了下,发现答案如下。loop unwinding是为了减少循环语句的判断次数来达到提升速度的效果。这样的方法并不是通过修改算法达到程序加速的效果,很巧妙的方法,但又取巧的成分。

    Loop unwinding, also known as loop unrolling, is a loop transformation technique that attempts to optimize a program's execution speed at the expense of its binary size (space-time tradeoff). The transformation can be undertaken manually by the programmer or by an optimizing compiler.

    The goal of loop unwinding is to increase a program's speed by reducing (or eliminating) instructions that control the loop, such as pointer arithmetic and "end of loop" tests on each iteration;reducing branch penalties; as well as "hiding latencies, in particular, the delay in reading data from memory".

    Loops can be re-written instead as a repeated sequence of similar independent statements eliminating this overhead.

    gcc 优化指令:-funroll-loops

 

A simple manual example in C Language

(表格复制有问题,就不给了)

from:http://en.wikipedia.org/wiki/Loop_unwinding

转载于:https://my.oschina.net/u/782560/blog/305753

本研究利用Sen+MK方法分析了特定区域内的ET(蒸散发)趋势,重点评估了使用遥感数据的ET空间变化。该方法结合了Sen斜率估算器和Mann-Kendall(MK)检验,为评估长期趋势提供了稳健的框架,同时考虑了时间变化和统计显著性。 主要过程与结果: 1.ET趋势可视化:研究利用ET数据,通过ET-MK和ET趋势图展示了蒸散发在不同区域的空间和时间变化。这些图通过颜色渐变表示不同的ET水平及其趋势。 2.Mann-Kendall检验:应用MK检验来评估ET趋势的统计显著性。检验结果以二元分类图呈现,标明ET变化的显著性,帮助识别出有显著变化的区域。 3.重分类结果:通过重分类处理,将区域根据ET变化的显著性进行分类,从而聚焦于具有显著变化的区域。这一过程确保分析集中在具有实际意义的发现上。 4.最终输出:最终结果以栅格图和png图的形式呈现,支持各种应用,包括政策规划、水资源管理和土地利用变化分析,这些都是基于详细的时空分析。 ------------------------------------------------------------------- 文件夹构造: data文件夹:原始数据,支持分析的基础数据(MOD16A2H ET数据 宁夏部分)。 results文件夹:分析结果与可视化,展示研究成果。 Sen+MK_optimized.py:主分析脚本,适合批量数据处理和自动化分析。 Sen+MK.ipynb:Jupyter Notebook,复现可视化地图。
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