Leistungsunterschiede zwischen Arrays und Vektoren in C
Bei der Arbeit mit C-Datenstrukturen sind viele Entwickler möglicherweise auf die Empfehlung gestoßen, die Verwendung von Arrays zu vermeiden , sogar als grundlegende Datenstruktur in der Sprache. In diesem Artikel werden die Auswirkungen dieses Vorschlags auf die Leistung untersucht, indem native C-Arrays mit Standardbibliothekscontainern, insbesondere std::vectors, verglichen werden.
Ein Problem bei C-Arrays besteht darin, sie dynamisch zu verwenden, da dies eine manuelle Speicherverwaltung erfordert. Das Behalten der Größe sowie das Löschen und Verwalten der Arrays kann den Code unnötig belasten. Darüber hinaus wird von der Verwendung von Arrays auf dem Stapel abgeraten, da keine Bereichsprüfung erfolgt und Größeninformationen verloren gehen, wenn sie als Zeiger übergeben werden. In diesen Fällen ist es besser, std::array zu verwenden, das ein C-Array in einer Klasse kapselt und so Größen- und Iterationsmöglichkeiten bietet.
Beim Vergleich von std::vectors mit nativen C-Arrays besteht jedoch eine Leistungslücke ist vernachlässigbar. Ein genauerer Blick auf den generierten Assembler-Code für grundlegende Indizierungs-, Dereferenzierungs- und Inkrementierungsoperationen zeigt, dass diese Aktionen auf Vektoren im Wesentlichen mit denen auf Arrays identisch sind. Diese Operationen beinhalten Speicherzugriff und Zeigermanipulation, die für beide Datenstrukturen auf die gleiche Weise durchgeführt werden.
Es ist erwähnenswert, dass die Zuweisung von Arrays mit neuen und Nicht-Klassenobjekten oder Klassen ohne einen benutzerdefinierten Konstruktor sinnvoll sein kann einige Leistungsvorteile gegenüber std::vectors. Dies liegt daran, dass std::vectors bei der Erstellung alle Elemente mit Standardwerten (z. B. 0 für Ganzzahlen) initialisiert. Wenn für Elemente keine Anfangswerte erforderlich sind, kann die direkte Verwendung von Arrays etwas effizienter sein. In den meisten Situationen sind die Leistungsunterschiede jedoch minimal.
Letztendlich hängt die Wahl zwischen Arrays und std::vectors von den spezifischen Anforderungen der Anwendung ab. Wenn eine dynamische Speicherzuweisung und manuelle Verwaltung erforderlich sind, bieten std::vectors einen bequemeren und sichereren Ansatz. Für statische Arrays ohne Bedarf an dynamischen Funktionen können native C-Arrays dennoch eine effiziente Option sein, insbesondere bei Nicht-Klassen-Objekten und Klassen ohne benutzerdefinierte Konstruktoren, die keine Anfangswerte erfordern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonArrays vs. Vektoren in C: Wann ist Leistung wirklich wichtig?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Das Beherrschen von Polymorphismen in C kann die Flexibilität und Wartbarkeit der Code erheblich verbessern. 1) Polymorphismus ermöglicht es, verschiedene Arten von Objekten als Objekte desselben Basistyps zu behandeln. 2) Implementieren Sie den Laufzeitpolymorphismus durch Vererbung und virtuelle Funktionen. 3) Polymorphismus unterstützt die Codeerweiterung, ohne vorhandene Klassen zu ändern. 4) Die Verwendung von CRTP zur Implementierung des Kompilierungszeitpolymorphismus kann die Leistung verbessern. 5) Intelligente Zeiger helfen dem Ressourcenmanagement. 6) Die Basisklasse sollte einen virtuellen Zerstörer haben. 7) Die Leistungsoptimierung erfordert zuerst die Codeanalyse.

C DestructorsProvidepreciseControloverResourcemanagement, während garbagebagecollectorsAutomatememorymanagementbutinTroducucuceCrictability.C Destruktoren: 1) CustomcleanupactionSwhenObjectsaredestroyed, 2) Wiedererhöhung, die gggooutofscopefoutofscop

Das Integrieren von XML in ein C-Projekt kann in den folgenden Schritten erreicht werden: 1) XML-Dateien mithilfe von PugixML- oder TinyXML-Bibliothek analysieren und generieren, 2) DOM- oder SAX-Methoden für Parsen auswählen, 3) verschachtelte Knoten und mehrstufige Eigenschaften verarbeiten, 4) Optimieren Sie die Leistung mit Debugging-Techniken und bewährten Verfahren.

XML wird in C verwendet, da es eine bequeme Möglichkeit bietet, Daten zu strukturieren, insbesondere in Konfigurationsdateien, Datenspeicherung und Netzwerkkommunikation. 1) Wählen Sie die entsprechende Bibliothek wie TinyXML, Pugixml, RapidXML aus und entscheiden Sie nach den Projektanforderungen. 2) Verstehen Sie zwei Möglichkeiten zur Analyse und Erzeugung von XML: DOM ist für häufige Zugriff und Änderung geeignet, und SAX ist für große Dateien oder Streaming -Daten geeignet. 3) Bei der Optimierung der Leistung ist TinyXML für kleine Dateien geeignet, PugixML bietet gut in Speicher und Geschwindigkeit, und RapidXML eignet sich hervorragend bei der Verarbeitung großer Dateien.

Die Hauptunterschiede zwischen C# und c sind die Speichermanagement, die Implementierung der Polymorphismus und die Leistungsoptimierung. 1) C# verwendet einen Müllsammler, um den Speicher automatisch zu verwalten, während C manuell verwaltet werden muss. 2) C# realisiert den Polymorphismus durch Schnittstellen und virtuelle Methoden, und C verwendet virtuelle Funktionen und reine virtuelle Funktionen. 3) Die Leistungsoptimierung von C# hängt von der Struktur und der parallele Programmierung ab, während C durch Inline -Funktionen und Multithreading implementiert wird.

Die DOM- und SAX -Methoden können verwendet werden, um XML -Daten in C. 1) DOM -Parsen XML in Speicher zu analysieren, für kleine Dateien geeignet, können jedoch viel Speicher in Anspruch nehmen. 2) SAX-Parsing ist ereignisgetrieben und für große Dateien geeignet, kann jedoch nicht zufällig zugegriffen werden. Die Auswahl der richtigen Methode und Optimierung des Codes kann die Effizienz verbessern.

C wird aufgrund seiner hohen Leistung und Flexibilität in den Bereichen Spieleentwicklung, eingebettete Systeme, Finanztransaktionen und wissenschaftliches Computing häufig eingesetzt. 1) In der Spielentwicklung wird C für effizientes Grafikwiedergabe und Echtzeit-Computing verwendet. 2) In eingebetteten Systemen machen Cs Speicherverwaltung und Hardware -Steuerungsfunktionen die erste Wahl. 3) Im Bereich Finanztransaktionen entspricht die hohe Leistung von C den Anforderungen des Echtzeit-Computing. 4) Im wissenschaftlichen Computing werden die effizienten Funktionen der Algorithmus -Implementierung und der Datenverarbeitungsfunktionen von C vollständig reflektiert.

C ist nicht tot, aber in vielen Schlüsselbereichen floriert: 1) Spielentwicklung, 2) Systemprogrammierung, 3) Hochleistungs-Computing, 4) Browser und Netzwerkanwendungen, C ist immer noch die Mainstream-Wahl und zeigt seine starken Vitalitäts- und Anwendungsszenarien.


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