为准，例如使用 None 来表示“空”。 ‧ 本书部分放弃了编程语言的注释规范，以换取更加紧凑的内容排版。注释主要分为三种类型：标题注 释、内容注释、多行注释。 /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */ // 内容注释，用于详解代码 /** * 多行 * 注释 */ 0.2.2. 在动画图解中高效学习 相较于文字，视频和图片具有更高的信息密度和结构化程度，因此更易于理解。在本书中，重点和难点知识 综合两者来理解内容。 Figure 0‑2. 动画图解示例 0. 前言 hello‑algo.com 4 0.2.3. 在代码实践中加深理解 本书的配套代码托管在GitHub 仓库，源代码包含详细注释，并附有测试样例，可直接运行。 如果学习时间有限，建议你至少通读并运行所有代码。如果时间充裕，建议参照代码自行敲一遍。与仅阅读 代码相比，编写代码的过程往往能带来更多收获。 Figure 0‑3. 运行代码示例 析，从而指导算法设计与优化过程。 2.1.2. 效率评估方法 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。我们最直接的 方法就是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够 反映真实情况，但也存在较大局限性。 难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能表现。例如，在某台计算机中，算法

为准，例如使用 None 来表示“空”。 ‧ 本书部分放弃了编程语言的注释规范，以换取更加紧凑的内容排版。注释主要分为三种类型：标题注 释、内容注释、多行注释。 /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */ // 内容注释，用于详解代码 /** * 多行 * 注释 */ 0.2.2 在动画图解中高效学习 相较于文字，视频和图片具有更高的信息密度和结构化程度，更易于理解。在本书中，重点和难点知识将主 来理解内容。 图 0‑2 动画图解示例 第 0 章 前言 hello‑algo.com 5 0.2.3 在代码实践中加深理解 本书的配套代码被托管在 GitHub 仓库。如图 0‑3 所示，源代码附有测试样例，可一键运行。 如果时间允许，建议你参照代码自行敲一遍。如果学习时间有限，请至少通读并运行所有代码。 与阅读代码相比，编写代码的过程往往能带来更多收获。动手学，才是真的学。 图 0‑3 运行代码示例 设计与优化过程。 效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。 2.1.1 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B ，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。最直接的方法 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能表现。比如在某台计算机中，算法

本书部分放弃了编程语言的注释规范，以换取更加紧凑的内容排版。注释主要分为三种类型：标题注 释、内容注释、多行注释。 第 0 章 前言 hello‑algo.com 5 /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */ // 内容注释，用于详解代码 /** * 多行 * 注释 */ 0.2.2 在动画图解中高效学习 相较于文字，视频和图片具有更高的信息密度和结构化程度，更易于理解。在本书中，重点和难点知识将主 所示的动画图解，请以图为主、以文字为辅，综合两者 来理解内容。 图 0‑2 动画图解示例 0.2.3 在代码实践中加深理解 本书的配套代码托管在 GitHub 仓库。如图 0‑3 所示，源代码附有测试样例，可一键运行。 如果时间允许，建议你参照代码自行敲一遍。如果学习时间有限，请至少通读并运行所有代码。 与阅读代码相比，编写代码的过程往往能带来更多收获。动手学，才是真的学。 第 0 章 前言 计与优化过程。 效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。 2.1.1 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B ，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。最直接的方法 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大的局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能。比如在某台计算机中，算法

为准，例如使用 None 来表示“空”。 ‧ 本书部分放弃了编程语言的注释规范，以换取更加紧凑的内容排版。注释主要分为三种类型：标题注 释、内容注释、多行注释。 /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */ // 内容注释，用于详解代码 /** * 多行 第 0 章 前言 hello‑algo.com 5 * 注释 */ 0.2.2 在动画图解中高效学习 相较于文字，视频和 所示的动画图解，请以图为主、以文字为辅，综合两者 来理解内容。 图 0‑2 动画图解示例 0.2.3 在代码实践中加深理解 本书的配套代码托管在 GitHub 仓库。如图 0‑3 所示，源代码附有测试样例，可一键运行。 如果时间允许，建议你参照代码自行敲一遍。如果学习时间有限，请至少通读并运行所有代码。 与阅读代码相比，编写代码的过程往往能带来更多收获。动手学，才是真的学。 第 0 章 前言 计与优化过程。 效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。 2.1.1 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B ，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。最直接的方法 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大的局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能。比如在某台计算机中，算法

本书部分放弃了编程语言的注释规范，以换取更加紧凑的内容排版。注释主要分为三种类型：标题注 释、内容注释、多行注释。 第 0 章 前言 www.hello‑algo.com 5 /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */ // 内容注释，用于详解代码 /** * 多行 * 注释 */ 0.2.2 在动画图解中高效学习 相较于文字，视频和图片具有更高的信息密度和结构化程度，更易于理解。在本书中，重点和难点知识将主 所示的动画图解，请以图为主、以文字为辅，综合两者 来理解内容。 图 0‑2 动画图解示例 0.2.3 在代码实践中加深理解 本书的配套代码托管在 GitHub 仓库。如图 0‑3 所示，源代码附有测试样例，可一键运行。 如果时间允许，建议你参照代码自行敲一遍。如果学习时间有限，请至少通读并运行所有代码。 与阅读代码相比，编写代码的过程往往能带来更多收获。动手学，才是真的学。 第 0 章 前言 计与优化过程。 效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。 2.1.1 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B ，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。最直接的方法 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大的局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能表现。比如一个算法的并行度较高，那

所生对象」的指针，所调用的vfunc2 就是Class2::vfunc2。 动态绑定机制，在执行时期，根据虚拟函数表，做出了正确的选择。 我们解开了第二道神秘。 口说无凭，何不看点实际。观其地址，物焉C哉，下面是一个测试程序： 80 #0025 public: #0026 int m_data1; #0027 int m_data4; #0028 void func2() { } #0029 virtual ((CDocument)mydoc).func(); #0043 } 前三个测试都符合我们对虚拟函数的期望：既然衍生类别已经改写了虚拟函数Serialize， 那么理当调用衍生类别之Serialize 函数。这种行为模式非常频繁地出现在application framework 身上。后续当我追踪MFC 源代码时，遇此情况会再次提醒你。 第四项测试结果则有点出乎意料之外。你知道，衍生对象通常都比基础对象大（我是指 CWnd 1 CCmdTarget pMyView received a WM_COMMAND, routing path and call stack: AfxWndProc() Frame8 测试四种情况：分别从frame 对象和view 对象中推动消息，消息分一般 Windows 消息和WM_COMMAND 两种： Frame8 的命令列编译联结动作是（环境变量必须先设定好，请参考第４章的「安装与设

无分支编程 Branchless Programming by 彭于斌（ @archibate ） 两种代码写法：分支 vs 三目运算符 两种使用方式：排序 vs 不排序 测试结果（均为 gcc -O3 ） 测试结果可视化 图表比较：分支 vs 无分支 分支 无分支 0 0.01 0.02 0.03 耗时（越低越好） 乱序 有序 • 传统的分支方法实现的 uppercase 255) 不同写法的性能测试 • ifelse_clamp 带 if-else 分支的原始版本。 • bailan_clamp 用摆烂的态度坐等编译器优化。 • addmul_clamp 用“妙用加减乘”的方法优化。 • 我们照常编写了测试用例，禁止内联优化，同样 生成 10^7 个随机数（ -512 到 512 区间）。 • 为什么采用需要三个分支的 clamp 做测试？ • 优化级别在 if-else ，编译器往往会自动检测到可以优化，帮你 应用“妙用加减乘”了，无法体现手动优化的意义。 不同写法的性能测试 • 我们照常编写了测试用例，禁止内联优化，同样生成 10^7 个随机数（ -512 到 512 区间）。 • 至于为什么采用需要三个分支的 clamp 做测试？ • 优化级别在 -O1 以上时，对于只有两个分支的 if- else ，编译器往往会自动检测到可以优化，帮你应用

写在前面 hello‑algo.com 4 本书部分放弃了编程语言的注释规范，以换取更加紧凑的内容排版。注释主要分为三种类型：标题注释、内容 注释、多行注释。 /* 标题注释，用于标注函数、类、测试样例等 */ // 内容注释，用于详解代码 /** * 多行 * 注释 */ 0.2.3. 在动画图解中高效学习 视频和图片相比于文字的信息密度和结构化程度更高，更容易理解。在本书中，知识重难点会主要以动画、图 容（一般在图的上方）对齐到 图中内容，综合来理解。 Figure 0‑3. 动画图解示例 0.2.4. 在代码实践中加深理解 本书的配套代码托管在GitHub 仓库，源代码包含详细注释，配有测试样例，可以直接运行。 ‧ 若学习时间紧张，建议至少将所有代码通读并运行一遍。 ‧ 若时间允许，强烈建议对照着代码自己敲一遍。相比于读代码，写代码的过程往往能带来新的收获。 0. 写在前面 hello‑algo 析，以及优化算法设计。 2.1.2. 效率评估方法 实际测试 假设我们现在有算法 A 和 算法 B ，都能够解决同一问题，现在需要对比两个算法之间的效率。我们能够想到 的最直接的方式，就是找一台计算机，把两个算法都完整跑一遍，并监控记录运行时间和内存占用情况。这种 评估方式能够反映真实情况，但是也存在很大的硬伤。 难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响到算法的性能表现。例如，在某台计算机中，算法

因此带宽是 31198 MB/s 。 • 和理论带宽 42672 MB/s 相差不多，符合我的预期 。 第 2 章：缓存与局域性 针对不同数据量大小的带宽测试 • 我们试试看 a 不同的大小，对带宽有什么影响。 针对不同数据量大小的带宽测试（续） • 可见数据量较小时，实际带宽甚至超过了 理论带宽极限 42672 MB/s ！ • 而数据量足够大时， 才回落到正常的带宽 。 • 这是为什么？ 的 a[i] 写回主内存。 • 这种代码在主内存看来， CPU 做的事情相当于：读 + 写，从而 每个元素只需要访问两遍内存。对这种完全 mem-bound 的程 序而言就是加速了 2 倍。 测试结果 可见，能否很好的利用缓存，和程序访问内存的时间局域性有关。 案例：一维 jacobi 迭代 • 一些物理仿真中，常用到这种形式的迭代法： • for (i=0...n) b[i] = a[i 就没问题，因为他们是静态大小，编译器可 以检测到并自动扁平化，转换成乘法和加法来计算地址。 今日乳 Ja (1/1) 有一种病 ~ 叫 JavaBean~ 为什么二级指针是低效的存储和索引方式 随机访问性能测试 内存分配性能测试 二维数组：行主序与列主序 • 实际上二维数组的扁平化分为两种方法，行主序与列主序。 • （以下符号约定： i 行号， j 列号； n 行数， m 列数） • C/C++ 编译器把静态数组