C/C++ 不可不知道的编程技巧！第一部分
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1. 記住阿姆達爾定律：
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funccost是函數func運行時間百分比，funcspeedup是你優化函數的運行的系數。
所以，如果你優化了函數TriangleIntersect執行40%的運行時間，使它運行快了近兩倍，而你的程序會運行快25%。
這意味著不經常使用的代碼不需要做較多優化考慮（或者完全不優化）。
這里有句俗語：讓經常執行的路徑運行更加高效，而運行稀少的路徑正確運行。
2. 代碼先保證正確，然后再考慮優化
這并不意味著用8周時間寫一個全功能的射線追蹤算法，然后用8周時間去優化它。
分多步來做性能優化。
先寫正確的代碼，當你意識到這個函數可能會被經常調用，進行明顯的優化。
然后再尋找算法的瓶頸，并解決（通過優化或者改進算法）。通常，改進算法能顯著地改進瓶頸——也許是采用一個你還沒有預想到的方法。所有頻繁調用的函數，都需要優化。
3. 我所了解的那些寫出非常高效代碼的人說，他們優化代碼的時間，是寫代碼時間的兩倍。
4.跳轉和分支執行代價高，如果可能，盡量少用。
函數調用需要兩次跳轉，外加棧內存操作。
優先使用迭代而不是遞歸。
使用內聯函數處理短小的函數來消除函數調用開銷。
將循環內的函數調用移動到循環外(例如，將for(i=0;i<100;i++) DoSomething();改為DoSomething() { for(i=0;i<100;i++) { … }})。
if…else if…else if…else if…很長的分支鏈執行到最后的分支需要很多的跳轉。如果可能，將其轉換為一個switch聲明語句，編譯器有時候會將其轉換為一個表查詢單次跳轉。如果switch聲明不可行，將最常見的場景放在if分支鏈的最前面。
5. 仔細思考函數下標的順序。
兩階或更高階的數組在內存中還是以一維的方式在存儲在內存中，這意味著（對于C/C++數組）array[i][j] 和 array[i][j+1]是相鄰的，但是array[i][j] 和array[i+1][j]可能相距很遠。
以適當的方式訪問存儲實際內存中的數據，可以顯著地提升你代碼的執行效率（有時候可以提升一個數量級甚至更多）。
現代處理器從主內存中加載數據到處理器cache，會加載比單個值更多的數據。該操作會獲取請求數據和相鄰數據（一個cache行大小）的整塊數據。這意味著，一旦array[i][j]已經在處理器cache中，array[i][j+1]很大可能也已經在cache中了，而array[i+1][j]可能還在內存中。
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6. 使用指令層的并行機制
盡管許多程序還是依賴單線程的執行，現代處理器在單核中也提供了不少的并行性。例如：單個CPU可以同時執行4個浮點數乘，等待4個內存請求并執行一個分支預判。
為了最大化利用這種并行性，代碼塊（在跳轉之間的）需要足夠的獨立指令來允許處理器被充分利用。
考慮展開循環來改進這一點。
這也是使用內聯函數的一個好理由。
7. 避免或減少使用本地變量。
本地變量通常都存儲在棧上。不過如果數量比較少，它們可以存儲在CPU寄存器中。在這種情況下，函數不但得到了更快訪問存儲在寄存器中的數據的好處，也避免了初始化一個棧幀的開銷。
不要將大量數據轉換為全局變量。
8. 減少函數參數的個數。
和減少使用本地變量的理由一樣——它們也是存放在棧上。
9. 通過引用傳遞結構體而不是傳值
我在射線追蹤中還找不到一個場景需要將結構體使用傳值方式（包括一些簡單結構如：Vector，Point和Color）。
10. 如果你的函數不需要返回值，不要定義一個。
11. 盡量避免數據轉換。
整數和浮點數指令通常操作不同的寄存器，所以轉換需要進行一次拷貝操作。
短整型（char和short）仍然使用一整個寄存器，并且它們需要被填充為32/64位，然后在存儲回內存時需要再次轉換為小字節（不過，這個開銷一定比一個更大的數據類型的內存開銷要多一點）。
12. 定義C++對象時需要注意。
使用類初始化而不是使用賦值（Color c(black); 比Color c; c = black;更快）
13. 使類構造函數盡可能輕量。
尤其是常用的簡單類型（比如，color，vector，point等等），這些類經常被復制。
這些默認構造函數通常都是在隱式執行的，這或許不是你所期望的。
使用類初始化列表(Use Color::Color() : r(0), g(0), b(0) {}，而不是初始化函數Color::Color() { r= g = b = 0; } .
總結
以上是生活随笔為你收集整理的C/C++ 不可不知道的编程技巧！第一部分的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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