Ottimizzare C++/Tecniche generali di ottimizzazione: differenze tra le versioni

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In questa sezione vengono proposte alcune tecniche di ottimizzazione algoritmica di ampia utilizzabilità, e sostanzialmente indipendenti sia dal linguaggio di programmazione, che dalla piattaforma software e hardware.
 
=== Input/Output ==
 
=== Per eseguire operazioni di input/output, invece di usare le primitive del linguaggio, usa direttamente le chiamate al sistema operativo. ===
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L’accesso a un array, soprattutto se si trova nella cache dei dati del processore, è molto veloce. Per esempio, dovendo calcolare la radice quadrata di un numero intero compreso tra 0 e 9, si può usare la seguente funzione:
<source lang=cpp>
 
double sqrt10(int i) {
static double lookup_table[] = {
0, 1, sqrt(2.), sqrt(3.), 2,
sqrt(5.), sqrt(6.), sqrt(7.), sqrt(8.), 3,
};
assert(0 <= i && i < 10);
return lookup_table[i];
}
</source>
 
=== Se devi calcolare spesso una funzione con gli stessi argomenti, salva in variabili statiche gli argomenti e il risultato. Quando devi calcolare la funzione, confronta i nuovi argomenti con quelli vecchi. Se coincidono, rendi il risultato memorizzato, altrimenti calcola il risultato e memorizza nelle variabili statiche gli argomenti e il risultato. ===
 
Per esempio, invece di scrivere:
<source lang=cpp>
 
double f(double x, double y) {
return sqrt(x * x + y * y);
}
</source>
 
puoi scrivere:
<source lang=cpp>
 
double f(double x, double y) {
static double prev_x = 0;
static double prev_y = 0;
static double result = 0;
if (x == prev_x && y == prev_y) {
return result;
}
prev_x = x;
prev_y = y;
result = sqrt(x * x + y * y);
return result;
}
</source>
 
Nota che, per avere un vantaggio prestazionale, non è necessario che la funzione sia chiamata con gli stessi parametri per tutta l’esecuzione del programma. È sufficiente che sia chiamata alcune volte con gli stessi parametri, poi altre volte con altri parametri, e così via. In tale caso, il calcolo viene effettuato solo al cambiamento dei parametri.
 
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In alcuni casi, la funzione viene chiamata con parametri variabili, ma appartenenti a un insieme molto limitato. In tale caso si può implementare una cache a più posti, invece di una cache a un singolo posto, come quella appena vista. Ecco un esempio, riferito alla stessa funzione di sopra:
<source lang=cpp>
 
double f(double x, double y) {
static const int n_buckets = 8; // Dovrebbe essere una potenza di 2
static struct {
double x; double y; double result;
} cache[n_buckets];
static int last_read_i;
static int last_written_i;
int i = last_read_i;
do {
if (cache[i].x == x && cache[i].y == y) {
return cache[i].result;
}
i = (i + 1) % n_buckets;
} while (i != last_read_i);
last_read_i = last_written_i = (last_written_i + 1) % n_buckets;
cache[last_written_i].x = x;
cache[last_written_i].y = y;
cache[last_written_i].result = sqrt(x * x + y * y);
return cache[last_written_i].result;
}
</source>
 
Nota che l’uso di variabili statiche rende la routine non più thread-safe. Se questa routine deve poter essere chiamata contemporaneamente da più thread, è necessario sostituire le variabili statiche con variabili distinte per ogni thread.
 
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L’algoritmo countingsort ha complessità O(N+M), dove N è il numero di elementi da ordinare e M è il range delle chiavi di ordinamento, cioè la differenza tra la chiave massima e la chiave minima. Nel caso in cui si vogliano ordinare N elementi la cui chiave è un numero intero appartenente a un intervallo di non oltre 2 * N valori, questo algoritmo può essere notevolmente più veloce di quicksort. A volte è più veloce anche per range più grandi, fino a 50 * N.
 
Questo algoritmo può essere usato anche per un ordinamento parziale; per esempio, se la chiave è un intero compreso tra zero e un miliardo, si può ordinare solamente in base al byte più significativo della chiave, così da ottenere un ordine tale per cui per ogni n vale la formula a[n]<math>a_n < a[a_{n + 1]} + 256*256*256. </math>
 
=== Se per una lista ti basta l’iteratore in avanti, inserire gli elementi solo all’inizio o dopo l’elemento corrente, e non ti serve sapere quanti elementi ci sono nella lista, usa un oggetto “slist” (o in C++0x, “forward_list”). ===
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In STL ci sono gli algoritmi partial_sort e partial_sort_copy, che, pur essendo più lenti di dell'algoritmo nth_element, sono tanto più veloci dell'algoritmo sort quanto più è breve la sequenza parziale da ordinare rispetto a quella totale.
 
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