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网页截屏快捷方式,广州seo优化,建立音乐网站,网络科技公司一般都是骗本文讲述在编写C程序代码的常用优化办法#xff0c;分为I/O篇#xff0c;内存篇#xff0c;算法篇#xff0c;MMX汇编篇。 二#xff0e;内存篇 在上一篇中我们讲述了如何优化文件的读写#xff0c;这一篇则主要讲述对内存操作的优化#xff0c;主要有数组的寻址#x…本文讲述在编写C程序代码的常用优化办法分为I/O篇内存篇算法篇MMX汇编篇。 二内存篇        在上一篇中我们讲述了如何优化文件的读写这一篇则主要讲述对内存操作的优化主要有数组的寻址指针链表等还有一些实用技巧。 I优化数组的寻址        在编写程序时我们常常使用一个一维数组a[M×N]来模拟二维数组a[N][M]这个时候访问a[]一维数组的时候我们经常是这样写a[j×Mi]对于a[j][i]。这样写当然是无可置疑的但是显然每个寻址语句j×Mi都要进行一次乘法运算。现在再让我们看看二维数值的寻址说到这里我们不得不深入到C编译器在申请二维数组和一维数组的内部细节上――实际在申请二位数组和一维数组编译器的处理是不一样的申请一个a[N][M]的数组要比申请一个a[M×N]的数组占用的空间大二维数组的结构是分为两部分的 ① 是一个指针数组存储的是每一行的起始地址这也就是为什么在a[N][M]中a[j]是一个指针而不是a[j][0]数据的原因。 ② 是真正的M×N的连续数据块这解释了为什么一个二维数组可以象一维数组那样寻址的原因。即a[j][i]等同于(a[0])[j×Mi] 清楚了这些我们就可以知道二维数组要比模拟该二维数组的一维数组寻址效率高。因为a[j][i]的寻址仅仅是访问指针数组得到j行的地址然后再i,是没有乘法运算的     所以在处理一维数组的时候我们常常采用下面的优化办法伪码例子     int a[M*N];     int *ba;     for(…)    {        b[…]…;        …………        b[…]…;        bM;    } 这个是遍历访问数组的一个优化例子每次bM就使得b更新为下一行的头指针。当然如果你愿意的话可以自己定义一个数组指针来存储每一行的起始地址。然后按照二维数组的寻址办法来处理一维数组。不过在这里我建议你干脆就直接申请一个二维数组比较的好。下面是动态申请和释放一个二维数组的C代码。 int get_mem2Dint(int ***array2D, int rows, int columns)     //h.263源代码 {    int i;    if((*array2D  (int**)calloc(rows, sizeof(int*))) NULL) no_mem_exit(1);    if(((*array2D)[0] (int* )calloc(rows*columns,sizeof(int ))) NULL) no_mem_exit(1); for(i1 ; irows ; i)        (*array2D)[i]   (*array2D)[i-1] columns  ; return rows*columns*sizeof(int); } void free_mem2D(byte **array2D) {    if (array2D)    {        if (array2D[0])            free (array2D[0]);        else            error (free_mem2D: trying to free unused memory,100);         free (array2D);     }    else    {        error (free_mem2D: trying to free unused memory,100);    } } 顺便说一下如果你的数组寻址有一个偏移量的话不要写为a[xoffset]而应该为 baoffset然后访问b[x]。 不过如果你不是处理对速度有特别要求的程序的话这样的优化也就不必要了。记住如果编普通程序的话可读性和可移值性是第一位的。 II从负数开始的数组        在编程的时候你是不是经常要处理边界问题呢在处理边界问题的时候经常下标是从负数开始的通常我们的处理是将边界处理分离出来单独用额外的代码写。那么当你知道如何使用从负数开始的数组的时候边界处理就方便多了。下面是静态使用一个从1开始的数组 int a[M]; int *paa1; 现在如果你使用pa访问a的时候就是从1到M2了就是这么简单。如果你动态申请a的话freea可不要freepa因为pa不是数组的头地址 III我们需要链表吗        相信大家在学习《数据结构》的时候对链表是相当熟悉了所以我看有人在编写一些耗时算法的时候也采用了链表的形式。这样编写当然对内存的占用似乎少了可是速度呢如果你测试申请并遍历10000个元素链表的时间与遍历相同元素的数组的时间你就会发现时间相差了百倍以前测试过一个算法用链表是1分钟用数组是4秒钟。所以这里我的建议是在编写耗时大的代码时尽可能不要采用链表        其实实际上采用链表并不能真正节省内存在编写很多算法的时候我们是知道要占用多少内存的至少也知道个大概那么与其用链表一点点的消耗内存不如用数组一步就把内存占用。采用链表的形式一定是在元素比较少或者该部分基本不耗时的情况下。 (我估计链表主要慢是慢在它是一步步申请内存的如果能够象数组一样分配一个大内存块的话应该也不怎么耗时这个没有具体测试过。仅仅是猜想 :P) 转载于:https://www.cnblogs.com/huaping-audio/archive/2008/09/11/1289454.html
http://wiki.neutronadmin.com/news/41664/

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