效率: 条款23 考虑使用其他程序库

本文探讨了C++程序中使用iostream与stdio库的性能对比,指出不同的程序库在效率、扩充性、移植性、类型安全性等方面的设计取舍。通过分析程序的瓶颈,提出考虑更换程序库以提高效率的可能性,特别关注于动态内存管理和I/O操作的优化。

举个例子:考虑iostream和stdio库,任何一位C++程序员对这两者应该都不陌生。如iostream库具有类型安全特性,并且可扩充。然而在效率方面stdio的可执行文件通常比iostream更小更快。

然而,iostream和stdio之间的性能对比只是个例子,重点是:不同的程序库即使提供相似的机能,也往往表现出不同的性能取舍策略,所以一旦你找出程序的瓶颈,你应该思考是否有可能因为改用另一个程序库而移除了那些瓶颈。如果你的程序有一个I/0瓶颈,你可以考虑以stdio代替iostream,但如果你花太多的时间在动态内存分配和释放方面,你或许应该看看是否有其他提供了operator new和operator delete的程序库。

结论:由于不同的程序库将效率、扩充性、移植性、类型安全性等不同设计具体化,有时候可以找找看是否存在另一个功能相近的程序库而其在效率上较高的设计权重,如果有,改用它。

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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