28、超越字符串的局部缓冲区优化

超越字符串的局部缓冲区优化

1. 引言

在处理字符串时,当字符串的总大小超过缓存大小时,性能优势才会显现出来。除了字符串,局部缓冲区优化在很多场景都能发挥作用。当需要在运行时进行小的动态分配时,都可以考虑这种优化方法。

2. 字符串优化

之前实现的 small_string 类存在一个明显的低效问题:当字符串存储在本地缓冲区时,其实不需要数据指针。我们可以通过以下方式优化:

// Example 05
class small_string {
    ...
    private:
    union {
        char* s_;
        struct {
            char buf[15];
            char tag;
        } b_;
    };
};

这里使用最后一个字节作为标记, tag == 0 表示字符串存储在本地, tag == 1 表示存储在外部分配的内存中。总缓冲区大小仍为 16 个字符,15 个用于字符串本身,1 个用于标记。指针与字符缓冲区的前 8 个字节在内存中重叠。这种优化减少了对象占用的总内存,从 24 字节减少到 16 字节。

3. 小向量优化

向量也是一种常见的数据结构,适合进行局部缓冲区优化。

3.1 简单向量

一个基本的向量类,如 C++ 标准库中的 std::vector </

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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