যখন ইনক্রিমেন্ট অপারেটরগুলি বিভিন্ন অনুবাদ ইউনিটে থাকে তখন মামলার একটি মানদণ্ড এখানে। জি ++ 4.5 সহ সংকলক।
আপাতত স্টাইলের বিষয়গুলি উপেক্ষা করুন
// a.cc
#include <ctime>
#include <array>
class Something {
public:
Something& operator++();
Something operator++(int);
private:
std::array<int,PACKET_SIZE> data;
};
int main () {
Something s;
for (int i=0; i<1024*1024*30; ++i) ++s; // warm up
std::clock_t a = clock();
for (int i=0; i<1024*1024*30; ++i) ++s;
a = clock() - a;
for (int i=0; i<1024*1024*30; ++i) s++; // warm up
std::clock_t b = clock();
for (int i=0; i<1024*1024*30; ++i) s++;
b = clock() - b;
std::cout << "a=" << (a/double(CLOCKS_PER_SEC))
<< ", b=" << (b/double(CLOCKS_PER_SEC)) << '\n';
return 0;
}
ও (এন) ইনক্রিমেন্ট
পরীক্ষা
// b.cc
#include <array>
class Something {
public:
Something& operator++();
Something operator++(int);
private:
std::array<int,PACKET_SIZE> data;
};
Something& Something::operator++()
{
for (auto it=data.begin(), end=data.end(); it!=end; ++it)
++*it;
return *this;
}
Something Something::operator++(int)
{
Something ret = *this;
++*this;
return ret;
}
ফলাফল
ভার্চুয়াল মেশিনে g ++ 4.5 সহ ফলাফল (সময় সেকেন্ডে হয়):
Flags (--std=c++0x) ++i i++
-DPACKET_SIZE=50 -O1 1.70 2.39
-DPACKET_SIZE=50 -O3 0.59 1.00
-DPACKET_SIZE=500 -O1 10.51 13.28
-DPACKET_SIZE=500 -O3 4.28 6.82
ও (1) ইনক্রিমেন্ট
পরীক্ষা
আসুন এখন নীচের ফাইলটি নিই:
// c.cc
#include <array>
class Something {
public:
Something& operator++();
Something operator++(int);
private:
std::array<int,PACKET_SIZE> data;
};
Something& Something::operator++()
{
return *this;
}
Something Something::operator++(int)
{
Something ret = *this;
++*this;
return ret;
}
এটি বর্ধিতকরণে কিছুই করে না। যখন বর্ধনের ধ্রুবক জটিলতা থাকে তখন এটি কেসটি অনুকরণ করে।
ফলাফল
ফলাফলগুলি এখন অত্যন্ত পরিবর্তিত হয়:
Flags (--std=c++0x) ++i i++
-DPACKET_SIZE=50 -O1 0.05 0.74
-DPACKET_SIZE=50 -O3 0.08 0.97
-DPACKET_SIZE=500 -O1 0.05 2.79
-DPACKET_SIZE=500 -O3 0.08 2.18
-DPACKET_SIZE=5000 -O3 0.07 21.90
উপসংহার
পারফরমেন্স ভিত্তিক
আপনার যদি আগের মানটির প্রয়োজন না হয় তবে প্রাক-বৃদ্ধি ব্যবহার করার অভ্যাস করুন। এমনকি বিল্টিন টাইপের সাথেও সামঞ্জস্য বজায় রাখুন, আপনি এটিতে অভ্যস্ত হয়ে পড়বেন এবং যদি আপনি কোনও বিল্টিন টাইপকে কোনও কাস্টম টাইপের সাথে প্রতিস্থাপন করেন তবে অপ্রত্যাশিত পারফরম্যান্স ক্ষতি হ্রাসের ঝুঁকিটি চালাবেন না।
শব্দার্থিক ভিত্তিক
i++বলে increment i, I am interested in the previous value, though।++iবলে increment i, I am interested in the current valueবা increment i, no interest in the previous value। আবার, আপনি এখনই না থাকলেও আপনি অভ্যস্ত হয়ে যাবেন।
Knuth।
অকালীন অপটিমাইজেশন হ'ল সমস্ত অশুভের মূল। যেমন অকাল হতাশা।