Возможно, у меня есть глупый вопрос, как всегда, но почему-то я не могу понять, как хранить переменные, чтобы он был эффективным. Наш учитель на C++ просто бросил что-то о том, как размер хранимого типа данных влияет на скорость его хранения (например, поиск ближайшего достаточного непрерывного блока памяти), и я хотел бы узнать об этом больше. Не могли бы вы дать мне несколько указаний?Хранение данных эффективно
В общем случае для числовых переменных (таких как счетчики циклов) вы должны использовать «int», и пусть компилятор выбирает наиболее эффективный размер для задачи. Если у вас есть определенная потребность в определенном размере (например, uint16 для 16-разрядной части заголовка пакета, получаемой из сети или аналогичной), используйте typedef, который дает этот конкретный размер на вашей конкретной платформе; в противном случае просто используйте int.
Это говорит о том, что ваш учитель, возможно, говорил о динамических распределителях памяти (т. Е. Код за «malloc» и «free»). Если вы запросите выделить 64 байта, скажем, распределитель отвечает за предоставление вам блока по крайней мере этого размера и отслеживания его, чтобы он мог быть возвращен в доступное хранилище при его освобождении. Об этом много информации, например, в Википедии: http://en.wikipedia.org/wiki/Dynamic_memory_allocation
да, это, наверное, о чем он говорил .. многое, я проверю это – Pyjong
Для счетчика циклов я хотел бы сказать, что это раздражает меня до конца, когда я вижу 'for (int i = 0 ; ...; ++ i) '> если он должен быть положительным, я бы предпочел увидеть его в типе, так что это ясно для всех. и, таким образом, я обычно заканчиваю «size_t» ... Кроме того, если функция, которую он использует в ожидании определенного типа, я бы предпочел применить ее с самого начала, зачем платить стоимость конверсии, когда это так просто? –
Вы имеете в виду постоянное хранение или выделение в памяти?
В памяти определяется структура данных, которую вы определяете, способ распределения памяти для вашей структуры данных (кучи или стека) используемого вами компилятора, а также стандарт C++, определяющий распределение памяти.
Постоянное хранение - совсем другая история.
Я не знаю, о каком из этих двух терминов говорил мой учитель. он сказал что-то вроде этого, чтобы избежать утечек в памяти, вы должны как-то сначала выделить какое-то пространство, а затем сохранить переменные одного и того же типа рядом друг с другом, потому что если иногда не может случиться так, что ваша операционная система должна будет каким-то образом разбить данные или не будет, t использовать некоторое пространство вообще, потому что это было бы слишком неэффективно, чтобы разделить его. – Pyjong
Как хранить переменные редко вам. Но тип и, следовательно, размер переменной часто зависит от вас.
Возможно, он имел в виду такие вещи, как «если вам нужно хранить небольшое целое число, например, адрес улицы, вы, вероятно, не должны использовать long, а скорее short». Эти вещи, как правило, требуют довольно много знаний о доменах, легко оптимизировать себя в угол (например, о проблеме Y2K).
Один из способов - использовать переменные типы. Нет необходимости хранить значение от 1 до 10 в int64. Идея состоит в том, чтобы сопоставить возможные значения переменной с типом переменной, которая лучше всего соответствует ее возможным значениям. Это сократит используемую память, а в более сложных структурах данных сократит скорость обработки.
Скорость записи и получения данных зависит от производительности вашего локального механизма хранения. На современных процессорах есть регистры, 2 уровня кеша (L1 & L2), DRAM и иногда диск (через swap). Если шаблоны доступа и размер эффективно используют кеш L1 (т. Е. Малый и локально когерентный), то, как только данные находятся в L1, его нужно только загружать в регистры, к которым должен обращаться ЦП. Если требуемые данные находятся в кэше L2, сначала необходимо загрузить его в L1 перед загрузкой в регистр для обработки. То же самое относится к DRAM для L2-L1 для регистров. Регистры быстрее, чем L1, L1 быстрее, чем L2, а DRAM просто медленно.
Herb Sutter сделал доклад, который решает эти вопросы несколько лет назад в NWCPP:
http://video.google.com/videoplay?docid=-4714369049736584770#
С точки зрения программирования, если ваши данные могут поместиться внутри строки кэша и должен быть повторно обращались или письменной to, у вас будет более высокая производительность из-за меньшего количества промахов кэш-памяти (в результате чего потребуется извлечь из более высокого уровня кеша).Это верно для всех уровней «кеша», если они регистрируются, L1, L2, DRAM, диск или отдаленный сервер.
Возможно, ваш учитель предположил, что при размещении объекта в куче (с new) весь процесс имеет тенденцию быть медленнее, чем больше объект. Я написал a little program для измерения этого эффекта.
Вот результаты я получаю (скомпилированные в режиме выпуска с VS2008 и оптимизации выключен):
Cost of allocating 1 chars: 0.104 microseconds
Cost of allocating 4 chars: 0.1 microseconds
Cost of allocating 16 chars: 0.104 microseconds
Cost of allocating 64 chars: 0.128 microseconds
Cost of allocating 256 chars: 0.192 microseconds
Cost of allocating 1024 chars: 0.416 microseconds
Cost of allocating 4096 chars: 1.28 microseconds
Cost of allocating 16384 chars: 2.56016 microseconds
Cost of allocating 65536 chars: 3.0722 microseconds
Cost of allocating 262144 chars: 3.58423 microseconds
Так что учитель был прав, выделяя огромные объекты могут быть значительно медленнее, чем выделение объектов нормального размера (но очень быстро, тем не менее, мы говорим о нескольких микросекундах в худшем случае).
Это домашнее задание? Если так, тег как таковой. –
Tagged, No Refunds No Returns. –
Это неясно. Совершенно очевидно, что вы говорите о динамическом распределении памяти или типах переменных или о том, что означает «эффективный» в этом контексте. –