std::move はなぜ std::move という名前なのでしょうか?
std::move(x) 関数は、実際には物理データに関しては何も移動しません。これは本質的に右辺値、特に xvalue へのキャストです。このキャスティングは混乱を招く可能性があるため、命名規則の背後にある意図を理解することが重要です。
移動の元の概念は、2002 年の最初の移動提案にまで遡ります。この提案では、右辺値参照が導入され、その方法が示されました。より効率的な std::swap を作成します。当時、「&&」に関連付けられている唯一の意味は論理的なものであったため、関数の意図を伝えるために、より読みやすい方法が必要でした。
開発者は、「cast_to_rvalue」または同様の名前を使用する代わりに、キャストの目的、つまり移動セマンティクスを有効にすることを強調するために「move」を選択しました。この命名規則は、値のカテゴリに関する技術的な詳細に立ち入ることなく、コードの意図を明確にするのに役立ちます。
今日では、初心者のプログラマがその内容を理解できる一方で、職人の C プログラマは std::move が本質的にキャストであることを認識する必要があります。目的は、ソースからコピーするのではなく、ソースから移動することです。他の開発者は、必要に応じて別の名前で同様の機能を実装できます。これは、std::move がこの機能を独占していないことを示しています。
生成されたオブジェクト コードに関しては、std::move は自明な影響を与えません。可動オブジェクト。ただし、カスタムの移動代入演算子を含むオブジェクトの場合、 std::move はどのオーバーロードが呼び出されるかに影響を与える可能性があり、パフォーマンスが向上する可能性があります。
全体として、std::move の「move」という名前は教育的です。技術的な実装ではなく、関数の意図を強調して目的を説明します。
以上が実際にデータを移動していないにもかかわらず、std::move が std::move という名前になっているのはなぜですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

tinyxml、pugixml、またはlibxml2ライブラリを使用して、CでXMLデータを処理できます。1)XMLファイルを解析する:DOMまたはSAXメソッドを使用し、DOMは小さなファイルに適しており、SAXは大きなファイルに適しています。 2)XMLファイルを生成:データ構造をXML形式に変換し、ファイルに書き込みます。これらの手順を通じて、XMLデータを効果的に管理および操作できます。

CのXMLデータ構造を使用すると、TinyXMLまたはPUGIXMLライブラリを使用できます。 1)PUGIXMLライブラリを使用して、XMLファイルを解析して生成します。 2)本情報などの複雑なネストされたXML要素を処理します。 3)XML処理コードを最適化し、効率的なライブラリとストリーミング解析を使用することをお勧めします。これらの手順を通じて、XMLデータを効率的に処理できます。

Cは、低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、ゲーム開発、金融取引システム、組み込みシステムに不可欠であるため、パフォーマンスの最適化を支配しています。具体的には、次のように現れます。1)ゲーム開発では、Cの低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、ゲームエンジン開発に適した言語になります。 2)金融取引システムでは、Cのパフォーマンスの利点は、非常に低いレイテンシと高スループットを保証します。 3)組み込みシステムでは、Cの低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、リソースに制約のある環境で非常に人気があります。

C XMLフレームワークの選択は、プロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)TinyXMLは、リソースに制約のある環境に適しています。2)PUGIXMLは高性能要件に適しています。

C#は、開発効率とタイプの安全性を必要とするプロジェクトに適していますが、Cは高性能とハードウェア制御を必要とするプロジェクトに適しています。 1)C#は、エンタープライズアプリケーションやWindows開発に適したGarbage CollectionとLINQを提供します。 2)Cは、その高性能と根本的な制御で知られており、ゲームやシステムのプログラミングで広く使用されています。

Cコードの最適化は、次の戦略を通じて実現できます。1。最適化のためにメモリを手動で管理する。 2。コンパイラ最適化ルールに準拠したコードを書きます。 3.適切なアルゴリズムとデータ構造を選択します。 4.インライン関数を使用して、コールオーバーヘッドを削減します。 5.コンパイル時に最適化するために、テンプレートメタプログラムを適用します。 6.不要なコピーを避け、移動セマンティクスと参照パラメーターを使用します。 7. constを正しく使用して、コンパイラの最適化を支援します。 8。std :: vectorなどの適切なデータ構造を選択します。

Cの揮発性キーワードは、変数の値がコード制御の外側に変更され、したがって最適化できないことをコンパイラに通知するために使用されます。 1)センサー状態などのハードウェアまたは割り込みサービスプログラムによって変更される可能性のある変数の読み取りによく使用されます。 2)揮発性は、マルチスレッドの安全性を保証することはできず、Mutexロックまたは原子操作を使用する必要があります。 3)揮発性を使用すると、パフォーマンスがわずかに減少する可能性がありますが、プログラムの正確性を確保します。

Cのスレッドパフォーマンスの測定は、標準ライブラリのタイミングツール、パフォーマンス分析ツール、およびカスタムタイマーを使用できます。 1.ライブラリを使用して、実行時間を測定します。 2。パフォーマンス分析にはGPROFを使用します。手順には、コンピレーション中に-pgオプションを追加し、プログラムを実行してGmon.outファイルを生成し、パフォーマンスレポートの生成が含まれます。 3. ValgrindのCallGrindモジュールを使用して、より詳細な分析を実行します。手順には、プログラムを実行してCallGrind.outファイルを生成し、Kcachegrindを使用して結果を表示することが含まれます。 4.カスタムタイマーは、特定のコードセグメントの実行時間を柔軟に測定できます。これらの方法は、スレッドのパフォーマンスを完全に理解し、コードを最適化するのに役立ちます。


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