


Warum ist die neue Zufallsbibliothek besser als std::rand()?
Einführung
Während std::rand() eine häufig verwendete Schnittstelle für Zufallszahlengeneratoren ist, bietet die neueste C-Version eine erweiterte neue Zufallsbibliothek, die darauf ausgelegt ist, deren Einschränkungen zu beheben. Dieser Artikel untersucht die Unterschiede zwischen std::rand() und der neuen Bibliothek und hebt Vorteile und Leistungsaspekte hervor.
Nachteile von std::rand()
Traditionell rand()-Implementierungen verwenden lineare kongruente Generatoren (LCGs), die Schwächen aufweisen können:
- Begrenzte Zufälligkeit in Bits niedrigerer Ordnung
- Kurze Perioden
- Niedriger Maximalwert (RAND_MAX)
- Korrelation zwischen aufeinanderfolgenden Werten
Vorteile der neuen Zufallsbibliothek
Im Gegensatz dazu ist die neue Zufallsbibliothek in bietet mehrere Vorteile:
- Hochwertige Algorithmen:Verwendet moderne Generatoren wie Mersenne Twister und sorgt so für höhere Qualität und unvorhersehbarere Zufälligkeit.
- Expliziter Zustand Management:Rand() verwendet einen globalen Status, der zu Kompatibilitätsproblemen mit Multithread-Anwendungen und reproduzierbaren Simulationen führen kann. Die neue Bibliothek unterstützt die Kapselung von Generatoren in Klassen und ermöglicht so mehrere unabhängige Generatoren.
- Plattformübergreifendes Seeding: Bietet ein Standard-Random_device zum plattformübergreifenden Seeding von Generatoren und gewährleistet so eine konsistente Ausgabe über verschiedene Compiler hinweg.
Leistungsvergleich
Der Artikel enthält einen Leistungsvergleich zwischen dem älteren LCG-basierten rand() und dem neuen Mersenne Twister-basierten Generator. Überraschenderweise war die Gesamtstreuung der von beiden Methoden generierten Zufallszahlen ähnlich. Allerdings war die neue Bibliothek deutlich langsamer, etwa viermal langsamer als rand().
Empfehlungen
Für grundlegende Anwendungen oder Fälle, in denen die Zufälligkeitsqualität nicht kritisch ist, std: :rand() bleibt eine praktikable Option. Für anspruchsvollere Anwendungen, die qualitativ hochwertige und reproduzierbare Zufallszahlen erfordern, wird die neue Zufallsbibliothek jedoch dringend empfohlen.
Leistungsoptimierung
Wenn die Leistung ein Problem darstellt, ist die Der Artikel schlägt die Verwendung von std::minstd_rand vor, einem LCG-basierten Generator, der von der neuen Bibliothek bereitgestellt wird und ein gutes Gleichgewicht zwischen Qualität und Leistung bietet.
Fazit
Das Neue Die Random-Bibliothek in C behebt die Einschränkungen von std::rand(), indem sie qualitativ hochwertigere Generatoren, explizite Statusverwaltung und konsistentes Seeding bereitstellt. Obwohl es in einigen Fällen langsamer sein kann, überwiegen seine Vorteile den Leistungsnachteil, wenn die Qualität der Zufälligkeit im Vordergrund steht.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum sollten Sie „std::rand()' für die neue C-Zufallsbibliothek aufgeben?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Sie können die Bibliotheken TinyXML, PugixML oder LIBXML2 verwenden, um XML -Daten in C. 1) XML -Dateien zu verarbeiten: Verwenden Sie DOM- oder SAX -Methoden, DOM ist für kleine Dateien geeignet und SAX ist für große Dateien geeignet. 2) XML -Datei generieren: Konvertieren Sie die Datenstruktur in das XML -Format und schreiben Sie in die Datei. In diesen Schritten können XML -Daten effektiv verwaltet und manipuliert werden.

Die Arbeit mit XML -Datenstrukturen in C kann die Bibliothek mit TinyXML oder Pugixml verwenden. 1) Verwenden Sie die PugixML -Bibliothek, um XML -Dateien zu analysieren und zu generieren. 2) Behandeln Sie komplexe verschachtelte XML -Elemente wie Buchinformationen. 3) Optimieren Sie den XML -Verarbeitungscode und es wird empfohlen, effiziente Bibliotheken und Streaming -Parsen zu verwenden. In diesen Schritten können XML -Daten effizient verarbeitet werden.

C dominiert immer noch die Leistungsoptimierung, da die Leistungsverwaltung und die effizienten Ausführungsfunktionen auf niedrigem Level für Spielentwicklung, Finanztransaktionssysteme und eingebettete Systeme unverzichtbar machen. Insbesondere manifestiert es sich als: 1) In der Spieleentwicklung machen Cs Memory Management und effiziente Ausführungsfunktionen von C die bevorzugte Sprache für die Entwicklung der Spiele-Engine. 2) In Finanztransaktionssystemen gewährleisten die Leistungsvorteile von C eine extrem geringe Latenz und einen hohen Durchsatz. 3) In eingebetteten Systemen machen Cs niedrigem Speichermanagement und effiziente Ausführungsfunktionen es in ressourcenbeschränkten Umgebungen sehr beliebt.

Die Auswahl des C XML -Frameworks sollte auf Projektanforderungen basieren. 1) TinyXML ist für ressourcenbezogene Umgebungen geeignet, 2) Pugixml ist für Hochleistungsanforderungen geeignet, 3) Xerces-C unterstützt eine komplexe XMLSchema-Überprüfung, Leistung, Benutzerfreundlichkeit und Lizenzen müssen bei der Auswahl berücksichtigt werden.

C# eignet sich für Projekte, die Entwicklungseffizienz und Type -Sicherheit erfordern, während C für Projekte geeignet ist, die eine hohe Leistung und Hardwarekontrolle erfordern. 1) C# bietet Müllsammlung und LINQ, geeignet für Unternehmensanwendungen und Windows -Entwicklung. 2) C ist bekannt für seine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle und wird häufig bei der Programmierung von Spielen und Systemen verwendet.

C -Codeoptimierung kann durch die folgenden Strategien erreicht werden: 1. Verwalten Sie den Speicher für die Optimierung manuell; 2. Schreiben Sie Code, der den Compiler -Optimierungsregeln entspricht; 3. Wählen Sie geeignete Algorithmen und Datenstrukturen aus; 4. Verwenden Sie Inline -Funktionen, um den Call Overhead zu reduzieren. 5. Template Metaprogrammierung anwenden, um zur Kompilierungszeit zu optimieren. 6. Vermeiden Sie unnötiges Kopieren, verwenden Sie bewegliche Semantik- und Referenzparameter. 7. Verwenden Sie const korrekt, um die Compiler -Optimierung zu unterstützen. 8. Wählen Sie geeignete Datenstrukturen wie std :: vector aus.

Das volatile Schlüsselwort in C wird verwendet, um den Compiler darüber zu informieren, dass der Wert der Variablen außerhalb der Codekontrolle geändert werden kann und daher nicht optimiert werden kann. 1) Es wird häufig zum Lesen von Variablen verwendet, die durch Hardware- oder Interrupt -Dienstprogramme wie Sensorstatus geändert werden können. 2) Flüchtige kann Multi-Thread-Sicherheit nicht garantieren und sollte Mutex-Schlösser oder Atomoperationen verwenden. 3) Die Verwendung von volatilen kann zu geringfügigen Leistung führen, um die Programmkorrektheit zu gewährleisten.

Durch die Messung der Thread -Leistung in C kann Timing -Tools, Leistungsanalyse -Tools und benutzerdefinierte Timer in der Standardbibliothek verwendet werden. 1. Verwenden Sie die Bibliothek, um die Ausführungszeit zu messen. 2. Verwenden Sie GPROF für die Leistungsanalyse. Zu den Schritten gehört das Hinzufügen der -PG -Option während der Kompilierung, das Ausführen des Programms, um eine Gmon.out -Datei zu generieren, und das Generieren eines Leistungsberichts. 3. Verwenden Sie das Callgrind -Modul von Valgrind, um eine detailliertere Analyse durchzuführen. Zu den Schritten gehört das Ausführen des Programms zum Generieren der Callgrind.out -Datei und das Anzeigen der Ergebnisse mit KCACHEGRIND. 4. Benutzerdefinierte Timer können die Ausführungszeit eines bestimmten Codesegments flexibel messen. Diese Methoden helfen dabei, die Thread -Leistung vollständig zu verstehen und den Code zu optimieren.


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