優化程式效能（CSAPP）

一、程式優化綜述

1、高效程式的特點

（1）適當的演算法和資料結構。方法和資料的組織形式無疑是最關鍵的，是優化的基礎；

（2）**能夠被編譯器轉化成高效的可執行**。需要深入了解使用的編譯器的優化方法，和常見的優化策略；

（3）運用現代並行程式設計技術。多核以及硬體支援提供更大的加速可能，例如gpu；

2、優化程式的一般步驟

（1）消除不必要的工作，例如消除不必要的函式呼叫（加大棧區負擔），條件測試和記憶體引用；

（2）利用處理器提供的指令級並行能力，同時執行多條指令；指令級並行介於執行緒級併發和單指令多資料並行之間，乙個處理器可實現多指令執行，例如流水線技術；

（3）優化關鍵路徑。就是反覆執行的資料和**；

二、優化編譯器的能力和侷限性

我們可以使用-o1、-o2、-o3來指定編譯器的優化級別，級別越高可能會增加程式的規模。注意一點，優化級別高一般比級別低的效能好，肯定比原始未優化的好！但是，編譯器在優化時會考慮安全問題，如果優化一定會在安全範圍內優化，有乙個條件不滿足就會放棄某模組的優化。

例如：

15//

上面的**會被優化為下面嗎？

不會，雖然適用一般情況y=y+2x。但是，當x=y時：y=4x 不是3x，所以第一種不是一種好的編碼，沒有很好的體現程式設計思路。編譯器會考慮所有特殊情況，保證安全。還有一種情況，是記憶體別名使用的時候兩個變數值不同，但是指標位址有可能相同。也不會優化.

函式呼叫也會妨礙優化。此時就是用內聯函式優化了，避免頻繁出棧入棧。

三、優化實現方法

發現乙個別人總結的，挺全面的：

1、上面已經看到了儘量減少函式呼叫來降低棧壓力；

2、消除迴圈中的多次條件測試。舉例：

for(int i=0;ii)
//上面和下面對比
int s =v.size();
for(int i=0;ii)

含有迴圈的**在翻譯成機器級程式時，會先轉換成goto語句去掉複雜邏輯，然後轉換成組合語言。所以每次都要計算測試條件，像上面這種多次計算測試條件不變的可以提前算好，賦值給區域性變數，區域性變數放在資料區也減輕棧的壓力。如此就不要每次計算了，因為計算大小呼叫庫函式還是需要很大的計算量的。

3、消除不必要的記憶體引用

這裡主要是記憶體和暫存器的訪問效能差別。可以將迴圈中的變數臨時放在累加器暫存器中，計算到最後在寫入記憶體。另乙個方面，對於暫存器溢位要在棧上分配空間，也會拖慢性能，所以對暫存器數量和併發量要協調。

4、現代處理器優化

5、迴圈展開

就是在一次迴圈裡面計算多個元素，例如下例可以將迴圈減半。

//
一般做法
for(i=1;ii)
//一次迴圈計算兩個
if(i}

效能是提高了，但是可讀性比較差。用在核心**的瓶頸區比較合適。

6、更低階優化

並行能力提高：將乙個問題拆分，最後多變數合併.。例如：將累乘分為偶數和奇數的分別累乘然後求積，偶數和奇數的計算分開並行。注意棧是執行緒獨享的，多執行緒可解決乙個大問題需要的棧太深的問題！

寫出針對性的分支**演算法：分支**只對有規律的模式可行，所以可以寫出更加「智慧型」的分支**選擇演算法。根據命中率進行乙個排序就能寫出乙個優秀的分支**演算法。結合機器學習會不會效率低？太偏上層了。

四、綜述

優化程式效能的基本策略。

（1）高階設計：選擇合適的資料結構和演算法；

（2）基本編碼原則，就是"三"中提到的；

（3）更低階的優化：迴圈展開、提高指令並行度（6），重寫分支**演算法。後者屬於高階內容。