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Briser le goulot d'étranglement de la programmation de modèles C++

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2024-06-03 13:40:56785parcourir

Le goulot d'étranglement de la programmation de modèles C++ est principalement dû à l'expansion de l'instanciation des modèles et aux calculs du temps de compilation. Les solutions incluent : 1. Métaprogrammation : effectuer des calculs et des opérations au moment de la compilation ; 2. Modèles d'expression : effectuer des expressions au moment de la compilation ; 3. Pensée latérale : éviter l'instanciation et le calcul pendant la compilation, utiliser le polymorphisme d'exécution ou le pointeur de fonctions. En employant ces techniques, le temps de compilation et la taille du code peuvent être considérablement réduits et les performances des applications améliorées.

Briser le goulot détranglement de la programmation de modèles C++

Percée dans les goulots d'étranglement de la programmation de modèles C++

La programmation de modèles est un outil puissant en C++ pour écrire du code réutilisable et sécurisé. Cependant, lorsque les modèles deviennent complexes, le temps de compilation et la taille du code augmentent rapidement, entraînant des pertes de performances.

Problèmes

Les goulots d'étranglement dans la programmation de modèles proviennent principalement des raisons suivantes :

  • Inflation de l'instanciation de modèle (TI) : lorsque les modèles sont instanciés pour chaque type possible, cela provoque une surcharge du code et une augmentation du temps de compilation.
  • Estimation du temps de compilation (CTE) : les calculs dans les modèles sont effectués au moment de la compilation, ce qui augmente le temps de compilation.

Solutions

Les méthodes de gestion pour résoudre ces goulots d'étranglement sont :

  • Métaprogrammation (MP) : utilisez des techniques de métaprogrammation de modèles pour effectuer des calculs et des opérations au moment de la compilation, et utilisez le compilateur pour optimiser le code.
  • Expression Template (ET) : Un modèle spécial qui permet d'exécuter des expressions au moment de la compilation, évitant ainsi les CTE.
  • Pensée latérale (LF) : un paradigme de programmation qui vise à éviter l'instanciation et les CTE, grâce à l'utilisation de polymorphisme d'exécution ou de pointeurs de fonction.

Cas pratique

Considérez le code suivant, où la fonction max est généralisée à l'aide d'un modèle : max 使用模板进行泛化:

template <typename T>
T max(T a, T b) {
  return a > b ? a : b;
}

这种实现会在每个调用时实例化模板,导致 TI。

使用 MP 和 ET:

template <typename T>
constexpr T max(T a, T b) {
  return a > b ? a : b;
}

通过使用 constexpr

struct Max {
  template <typename T>
  static T apply(T a, T b) {
    return a > b ? a : b;
  }
}

// 使用:
auto result = Max::apply<double>(1.2, 3.4);

Cette implémentation instancie le modèle à chaque appel, ce qui donne TI.

Utilisation de MP et ET :

rrreee

En utilisant le mot-clé constexpr, ce calcul est désormais effectué au moment de la compilation, réduisant ainsi TI et CTE.

Utilisation de LF :

🎜rrreee🎜En utilisant le polymorphisme d'exécution, cette implémentation évite l'instanciation et les CTE. 🎜🎜Conclusion🎜🎜En utilisant des technologies telles que MP, ET et LF, le goulot d'étranglement de la programmation de modèles C++ peut être brisé. Cela réduira considérablement le temps de compilation et la taille du code, améliorant ainsi les performances des applications. 🎜

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