Isu*_*ake 6 c++ performance memory-management stl stdvector
在我的项目中,我需要将两个元素插入两个索引中。我正在实现一种替代实现,而不是向量插入,因为两个插入调用两次将向量元素移位,并且我可以一次移位来完成相同的操作。但是,替代方案要慢得多。对此行为的解释可能是什么?
#include <vector>
#include <chrono>
#include <iostream>
void insert2(std::vector<int>& items, size_t first, size_t last, int item = -1) {
// assert(last < items.size() + 2);
// assert(first < last);
// assert(0 <= first);
// Creating two temporary objects
// items.reserve(std::max(items.capacity(), items.size() + 2));
items.emplace_back(); items.emplace_back();
// Moving elements from the back to last
for(auto p = items.end() - 1, q = items.begin() + last; p != q; --p) {
// *p = std::move(*(p - 2));
*p = *(p - 2);
}
// Emplace at last
// new(&items[last]) ...
items[last] = item;
// Moving elements from last to first
for(auto p = items.begin() + last - 1, q = items.begin() + first; p != q; --p) {
// *p = std::move(*(p - 1));
*p = *(p - 1);
}
// Emplace at first
// new(&items[first]) ...
items[first] = item;
}
auto now() {
return std::chrono::steady_clock::now();
}
int main() {
const size_t N = 100;
const size_t M = 100;
auto begin = now();
begin = now();
for(size_t n = 0; n < N; n++) { // run the same N times
for(size_t i = 0; i < M + 1; i++) {
for(size_t j = i + 1; j < M + 2; j++) {
std::vector<int> v(M);
insert2(v, i, j);
}
}
}
std::cout << "insert2 " << std::chrono::duration_cast<std::chrono::nanoseconds>(now() - begin).count() / (1000.0 * N) << "us\n";
begin = now();
for(size_t n = 0; n < N; n++) { // run the same N times
for(size_t i = 0; i < M + 1; i++) {
for(size_t j = i + 1; j < M + 2; j++) {
std::vector<int> v(M);
v.insert(v.begin() + i, -1);
v.insert(v.begin() + j, -1);
}
}
}
std::cout << "insert1 " << std::chrono::duration_cast<std::chrono::nanoseconds>(now() - begin).count() / (1000.0 * N) << "us\n";
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我的Intel®Core™i7-3770 CPU @ 3.40GHz输出,带O0
insert2 7941.29us
insert1 4005.15us
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
使用O3,
insert2 763.64us
insert1 688.365us
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我使用了 @MarekR 创建的基准并对其进行了修改,以便基准循环内不会发生(重新)分配,请参阅http://quick-bench.com/UX9aEcrP06xBe51qKX3LjZWMU38。然后我只对向量大小的 1/3 和 2/3 进行了一次双插入。对于包含 100 个整数元素(常量 )的向量N,自定义版本实际上较慢,但是,对于 1000 个元素,它已经更快了。而且,对于 1M 个元素,自定义版本几乎快了 1.5 倍,这与备用元素“移动”的数量相对应。使用 时std::vector::insert,您需要移动N元素,而使用自定义版本时仅需要移动元素N * 2 / 3。
说实话,我仍然不知道为什么自定义版本对于小向量来说速度较慢。不管怎样,我想你可能也会对这个答案感兴趣。
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