std::vector vs. einfache Arrays: Wann ist Leistung wirklich wichtig?
Dec 14, 2024 pm 06:59 PMstd::vector vs. einfache Arrays: Leistungsbewertung
W?hrend allgemein angenommen wird, dass std::vector ?hnlich wie Arrays funktioniert, haben neuere Tests diese Vorstellung in Frage gestellt. In diesem Artikel untersuchen wir die Leistungsunterschiede zwischen std::vector und einfachen Arrays und beleuchten die zugrunde liegenden Gründe.
Zur Durchführung der Tests wurde ein Benchmark implementiert, bei dem gro?e Arrays immer wieder erstellt und ge?ndert wurden von Pixelobjekten. Die Tests wurden mit zwei Implementierungen durchgeführt: std::vector und Rohzeigern, die einfache Arrays simulieren.
Die ersten Ergebnisse zeigten eine erhebliche Leistungslücke, wobei std::vector etwa drei- bis viermal langsamer war als einfache Arrays.
UseArray completed in 2.619 seconds UseVector completed in 9.284 seconds UseVectorPushBack completed in 14.669 seconds
Diese überraschende Entdeckung veranlasste eine genauere Untersuchung des Codes. Es wurde festgestellt, dass der offensichtliche Leistungsunterschied auf die Tatsache zurückzuführen ist, dass zum ?ndern eines Elements im Vektor zweimal darauf zugegriffen werden musste: einmal, um die Gr??e des Vektors zu ?ndern, und noch einmal, um das Element zu initialisieren.
Durch Optimierung der Vektorimplementierung, um jedes Element zu initialisieren Element nur einmal, haben wir eine deutlich verbesserte Leistung erzielt:
UseVector completed in 2.216 seconds
Diese überarbeitete Leistung ist jetzt mit der von einfachen Arrays vergleichbar. Es ist wichtig zu beachten, dass der beobachtete geringfügige Unterschied auf Faktoren zurückzuführen sein k?nnte, die nichts mit der zugrunde liegenden Datenstruktur zu tun haben.
Zusammenfassend l?sst sich sagen, dass std::vector zwar eine praktische und vielseitige Datenstruktur ist, ihre Leistung jedoch durch Faktoren beeinflusst werden kann beispielsweise die Art und Weise, wie Elemente initialisiert und auf sie zugegriffen wird. Wenn die Leistung von entscheidender Bedeutung ist, ist es ratsam, die spezifischen Anforderungen sorgf?ltig zu prüfen und alternative Optionen wie einfache Arrays oder andere Datenstrukturen zu erkunden.
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Ja, die überlastung von Funktionen ist eine polymorphe Form in C, speziell kompiliert-Time-Polymorphismus. 1. Funktionsüberladung erm?glicht mehrere Funktionen mit demselben Namen, aber unterschiedlichen Parameterlisten. 2. Der Compiler entscheidet, welche Funktion zur Kompilierung der entsprechenden Parameter zu Kompilierzeit aufgerufen werden soll. 3. Im Gegensatz zum Laufzeitpolymorphismus hat Funktion überladung zur Laufzeit keinen zus?tzlichen Overhead und ist einfach zu implementieren, aber weniger flexibel.

C hat zwei polymorphe Haupttypen: Kompilierungszeitpolymorphismus und Laufzeitpolymorphismus. 1. Die Kompilierungszeitpolymorphismus wird durch Funktion überladung und Vorlagen implementiert, was eine hohe Effizienz bietet, kann jedoch zu Code-Bl?hungen führen. 2. Die Laufzeitpolymorphismus wird durch virtuelle Funktionen und Vererbung implementiert, die Flexibilit?t, aber Leistungsaufwand bietet.

Ja, Polymorphismen in C sind sehr nützlich. 1) Es bietet Flexibilit?t, um eine einfache Erg?nzung neuer Typen zu erm?glichen. 2) f?rdert die Wiederverwendung von Code und reduziert die Duplikation; 3) vereinfacht die Wartung und erleichtert den Code, sich zu erweitern und sich an ?nderungen anzupassen. Trotz der Herausforderungen des Leistungs- und Ged?chtnismanagements sind die Vorteile in komplexen Systemen besonders von Bedeutung.

C DestructorscanleadtoseveralcommonErrors.Toavoidthem: 1) PREVORDDoUbledelTionBysettingPointerstonullPtrorusingsMartPointers.2) Handlexzepionsindrute -byCatchingandLoggingThem.3) UseVirirtualDestructorsinbaseClaStroperPoperPolymorpicdestruction.4

Polymorphismen in C werden in Laufzeitpolymorphismen und Kompilierungs-Zeit-Polymorphismen unterteilt. 1. Die Laufzeit -Polymorphismus wird durch virtuelle Funktionen implementiert, sodass die richtige Methode zur Laufzeit dynamisch aufgerufen werden kann. 2. Die Kompilierungszeitpolymorphismus wird durch Funktionsüberlastung und Vorlagen implementiert, wodurch eine h?here Leistung und Flexibilit?t erzielt wird.

Menschen, die den Python -Transfer zu C studieren. Die direkteste Verwirrung ist: Warum k?nnen Sie nicht wie Python schreiben? Da C, obwohl die Syntax komplexer ist, zugrunde liegenden Kontrollfunktionen und Leistungsvorteile. 1. In Bezug auf die Syntaxstruktur verwendet C Curly -Klammern {} anstelle von Einrückungen, um Codebl?cke zu organisieren, und variable Typen müssen explizit deklariert werden; 2. In Bezug auf das Typensystem und die Speicherverwaltung verfügt C nicht über einen automatischen Mülleimermechanismus und muss den Speicher manuell verwalten und auf die Freigabe von Ressourcen achten. Die Raii -Technologie kann das Ressourcenmanagement unterstützen. 3. In Funktionen und Klassendefinitionen muss C explizit auf Modifikatoren, Konstrukteure und Zerst?rer zugreifen und erweiterte Funktionen wie die überlastung des Bedieners unterstützen. 4. In Bezug auf Standardbibliotheken bietet STL leistungsstarke Container und Algorithmen, muss sich jedoch an generische Programmierideen anpassen. 5

C Polymorphismincludes-Compile-Time, Laufzeit und TemplatePolymorphismus.1) Compile-TimepolymorphismusseFranction undoperatoroverloading Forefficiency.2) RunTimepolymorphismPirtualFunctionsforflexibilit?t.3) templatepolymorphisMenenericProgrammprogrammen

C polymorphismisuniqueduetoitsCombinationofcompile-Timeandruntimepolymorphismus, der Forbothefficiency-Flexibilit?t erlaubt
