C程式最佳化之路(二) (轉)

C程式最佳化之路(二) (轉)[@more@]

  本文講述在編寫C程式碼的常用辦法，分為I/O篇，篇，演算法篇，MMX篇。

二．記憶體篇:namespace prefix = o ns = "urn:schemas--com::office" />

  在上一篇中我們講述瞭如何最佳化的讀寫，這一篇則主要講述對記憶體操作的最佳化，主要有陣列的定址，指標連結串列等，還有一些實用技巧。

I．最佳化陣列的定址

  在編寫程式時，我們常常使用一個一維陣列a[M×N]來模擬二維陣列a[N][M]，這個時候訪問a[]一維陣列的時候：我們經常是這樣寫a[j×M＋i]（對於a[j][i]）。這樣寫當然是無可置疑的，但是顯然每個定址語句j×M＋i都要進行一次乘法運算。現在再讓我們看看二維數值的定址，說到這裡我們不得不深入到C在申請二維陣列和一維陣列的內部細節上――實際在申請二位陣列和一維陣列，編譯器的處理是不一樣的，申請一個a[N][M]的陣列要比申請一個a[M×N]的陣列佔用的空間大！二維陣列的結構是分為兩部分的：

① 是一個指標陣列，的是每一行的起始地址，這也就是為什麼在a[N][M]中，a[j]是一個指標而不是a[j][0]資料的原因。

② 是真正的M×N的連續資料塊，這解釋了為什麼一個二維陣列可以象一維陣列那樣定址的原因。（即a[j][i]等同於(a[0])[j×M＋i]）

清楚了這些，我們就可以知道二維陣列要比（模擬該二維陣列的）一維陣列定址高。因為a[j][i]的定址僅僅是訪問指標陣列得到j行的地址，然後再+i,是沒有乘法運算的！

  所以，在處理一維陣列的時候，我們常常採用下面的最佳化辦法：（偽碼例子）

  int a[M*N];

  int *b=a;

  for(…){

  b[…]=…;

  …………

  b[…]=…;

  b+=M;

}

這個是遍歷訪問陣列的一個最佳化例子，每次b+=M就使得b為下一行的頭指標。當然如果你願意的話，可以自己定義一個陣列指標來儲存每一行的起始地址。然後按照二維陣列的定址辦法來處理一維陣列。不過，在這裡我建議你乾脆就直接申請一個二維陣列比較的好。下面是動態申請和釋放一個二維陣列的C程式碼。

int get_mem2Dint(int ***array2D, int rows, int columns)  //h.263

{

int i;

 

if((*array2D  = (int**)calloc(rows,  sizeof(int*))) == NULL) no_mem_exit(1);

if(((*array2D)[0] = (int* )calloc(rows*columns,sizeof(int ))) == NULL) no_mem_exit(1);

 

for(i=1 ; i

(*array2D)[i] =  (*array2D)[i-1] + columns  ;

 

return rows*columns*sizeof(int);

}

void free_mem2D(byte **array2D)

{

if (array2D){

    if (array2D[0])  free (array2D[0]);

    else error ("free_mem2D: trying to free unused memory",100);

    free (array2D);

    } else{

    error ("free_mem2D: trying to free unused memory",100);

    }

}

順便說一下，如果你的陣列定址有一個偏移量的話，不要寫為a[x+offset]，而應該為 b=a+offset，然後訪問b[x]。

不過，如果你不是處理對速度有特別要求的程式的話，這樣的最佳化也就不必要了。記住，如果編普通程式的話，可讀性和可移值性是第一位的。

 

II．從負數開始的陣列

  在的時候，你是不是經常要處理邊界問題呢？在處理邊界問題的時候，經常下標是從負數開始的，通常我們的處理是將邊界處理分離出來，單獨用額外的程式碼寫。那麼當你知道如何使用從負數開始的陣列的時候，邊界處理就方便多了。下面是靜態使用一個從－1開始的陣列：

int a[M];

int *pa=a+1;

現在如果你使用pa訪問a的時候就是從－1到M－2了，就是這麼簡單。（如果你動態申請a的話，free（a）可不要free（pa）因為pa不是陣列的頭地址）

 

III．我們需要連結串列嗎

  相信大家在學習《資料結構》的時候，對連結串列是相當熟悉了，所以我看有人在編寫一些耗時演算法的時候，也採用了連結串列的形式。這樣編寫當然對記憶體的佔用（似乎）少了，可是速度呢？如果你測試：申請並遍歷10000個元素連結串列的時間與遍歷相同元素的陣列的時間，你就會發現時間相差了百倍！（以前測試過一個演算法，用連結串列是1分鐘，用陣列是4秒鐘）。所以這裡我的建議是：在編寫耗時大的程式碼時，儘可能不要採用連結串列！

  其實實際上採用連結串列並不能真正節省記憶體，在編寫很多演算法的時候，我們是知道要佔用多少記憶體的（至少也知道個大概），那麼與其用連結串列一點點的消耗記憶體，不如用陣列一步就把記憶體佔用。採用連結串列的形式一定是在元素比較少，或者該部分基本不耗時的情況下。

(我估計連結串列主要慢是慢在它是一步步申請記憶體的，如果能夠象陣列一樣分配一個大記憶體塊的話，應該也不怎麼耗時，這個沒有具體測試過。僅僅是猜想 :P)