C++程序性能总结

C++ `perf` 工具:Linux 下 C++ 并发程序性能瓶颈分析 它就像一位经验丰富的侦探,能够深入内核,追踪程序的每一个细节,找出性能瓶颈的蛛丝马迹。并发,听起来就很高级,能让程序像章鱼一样同时处理多个任务,充分利用多核 CPU 的算力。现在,餐厅升级了,有了多个服务员(多线程),可以同时服务多个客人,效率看起来要翻倍了!火焰图是一种非常直观的性能分析工具,它可以将程序的调用栈信息可视化,方便我们快速定位性能瓶颈。并发编程是一个充满挑战的领域,但只要我们掌握了正确的工具和方法,就能写出高效、稳定的并发程序。提供了一些内置的性能基准测试,可以用来评估系统的性能。 阅读详情

程序性能( program performance),是指运行一个程序所需要的内存大小和时间。可以采用两种方法来确定一个程序的性能,一个是分析的方法,一个是实验的方法。

程序的空间复杂性(space complexity),是指运行完一个程序所需要的内存大小。

程序的时间复杂性( time complexity)是指运行完该程序所需要的时间。


一、数据空间

对于简单变量和常量来说,所需要的空间取决于所使用的计算机和编译器以及变量与常量的数目。

每字节所占用的位数依赖于具体的机器环境,因此每个变量所需要的空间也会有所不同。

Borland C++中每种简单变量所占用的空间如下所示:


对于一个结构变量,可以把它的每个成员所占用的空间累加起来即可得到该变量所需要的内存。一个数组变量所需要的空间,方法是用数组的大小乘以单个数组元素所需要的空间。

如下的数组定义:

double a[100];
int maze[rows][cols];

数组a 需要的空间为1 0 0个d o u b l e类型元素所占用的空间,若每个元素占用8个字节,则分配给该数组的空间总量为8 0 0字节。数组m a z e有rows* cols个int类型的元素,它所占用的总空间为2 *rows* cols字节。

由于数据类型所占的字节数与机器有关,可用如下程序查看数据类型所占的字节数。

  1. #include <iostream>  
  2. using namespace std;  
  3. int main() {  
  4.   cout  
  5.     << "/n bool= " << sizeof(bool)  
  6.     << "/n char= " << sizeof(char)  
  7.     << "/n signed char= " << sizeof(signed char)  
  8.     << "/n unsigned char= " << sizeof(unsigned char)  
  9.     << "/n wchar_t = " << sizeof(wchar_t)  
  10.     << "/n short & short int & signed short & signed short int= " << sizeof(short)  
  11.     << "/n unsigned short & unsigned short int= " << sizeof(unsigned short)  
  12.     << "/n int & signed & signed int= " << sizeof(int)  
  13.     << "/n unsigned & unsigned int= " << sizeof(unsigned)  
  14.     << "/n long & long int & signed long & signed long int= " << sizeof(long)   
  15.     << "/n unsigned long & unsigned long int= " << sizeof(unsigned long)  
  16.     << "/n float= " << sizeof(float)  
  17.     << "/n double= " << sizeof(double)  
  18.     << "/n long double= " << sizeof(long double)  
  19.     << "/n long long & long long int & signed long long & signed long long int= "<<sizeof(long long)  
  20.     << "/n unsigned long long & unsigned long long int= "<<sizeof(unsigned long long)  
  21.     << endl;  
  22.   system("pause");  
  23.   return 0;  
  24. }


对插入排序进行性能测试:

 导致插入排序出现最坏复杂性的程序:CLK_TCK = 18.2

#include <iostream.h>
#include <time.h>
#include "insort.h"
void main(void)
{
int a[1000], step = 10;
clock_t start, finish;
for (int n = 0; n <= 1000; n += step) {
// 获得对应于n 值的时间
for (int i = 0; i < n; i++)
a[i] = n - i; // 初始化
start = clock( );
InsertionSort(a, n);
finish = clock( );
cout << n << ' ' << (finish - start) / CLK_TCK << endl;
if (n == 100) step = 100;
}
}
如果希望测量误差在1 0 %以内,f i n i s h - s t a r t至少应为1 0个时钟“滴答”或0 . 5 5秒。

误差在1 0 %以内的测试程序:

#include <iostream.h>
#include <time.h>
#include "insort.h"
void main(void)
{
int a[1000], n, i, step = 10;
long counter;
float seconds;
clock_t start, finish;
for (n = 0; n <= 1000; n += step) {
// 获得对应于n 值的时间
start = clock( ); counter = 0;
while (clock( ) - start < 10) {
c o u n t e r + + ;
for (i = 0; i < n; i++)
a[i] = n - i; // 初始化
InsertionSort(a, n);
}
finish = clock( );
seconds = (finish - start) / CLK_TCK;
cout << n << ' ' << counter << ' ' << seconds << ' ' << seconds / counter << endl;
if (n == 100) step = 100;}
}




14、探索并行算法:优化C++程序性能的关键 本文深入探讨了并行算法在C++中的应用,包括其实现技术、性能评估方法以及如何解决并行编程中的挑战。通过具体实例展示了如何使用标准库中的并行算法来优化程序性能,并介绍了结合现代C++特性的方法,帮助开发者更好地理解和应用并行算法以提升程序效率。 阅读详情

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xiaoding133
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