プログラムによるマシン上のコア数の決定
さまざまなコンピューティング シナリオでは、マシン上で使用可能なコアの数を理解することが重要です。 C/C は、このタスクに対してプラットフォームに依存しないソリューションを提供しません。ただし、この情報を提供できるプラットフォーム固有のアプローチがあります。
C 11 (プラットフォーム非依存)
C 11 では、std::thread::hardware_concurrency が導入されています。 () 関数は、次の数を取得する移植可能な方法を提供します。
#include <thread> const auto processor_count = std::thread::hardware_concurrency();</thread>
C 11 より前 (プラットフォーム固有)
C 11 より前の C では、コアに応じて特定のメソッドを使用する必要があります。プラットフォーム:
Win32
SYSTEM_INFO sysinfo; GetSystemInfo(&sysinfo); int numCPU = sysinfo.dwNumberOfProcessors;
Linux、Solaris、AIX、Mac OS X >=10.4
int numCPU = sysconf(_SC_NPROCESSORS_ONLN);
FreeBSD、MacOS X、NetBSD、 OpenBSD
int mib[4]; int numCPU; std::size_t len = sizeof(numCPU); /* set the mib for hw.ncpu */ mib[0] = CTL_HW; mib[1] = HW_AVAILCPU; // alternatively, try HW_NCPU; /* get the number of CPUs from the system */ sysctl(mib, 2, &numCPU, &len, NULL, 0);
HPUX
int numCPU = mpctl(MPC_GETNUMSPUS, NULL, NULL);
IRIX
int numCPU = sysconf(_SC_NPROC_ONLN);
目的- C (Mac OS X >=10.5 またはiOS)
NSUInteger a = [[NSProcessInfo processInfo] processorCount]; NSUInteger b = [[NSProcessInfo processInfo] activeProcessorCount];
これらのプラットフォーム固有のメソッドまたは C 11 プラットフォームに依存しないアプローチを利用することで、マシン上で使用可能なコアの数をプログラム的に決定し、リソースの使用率を最適化することができ、アプリケーションのパフォーマンスを向上させます。
以上がマシン上のコアの数をプログラムで決定するにはどうすればよいですか?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。

Cの多型をマスターすると、コードの柔軟性と保守性が大幅に向上する可能性があります。 1)多型により、異なるタイプのオブジェクトを同じベースタイプのオブジェクトとして扱うことができます。 2)継承および仮想関数を通じてランタイム多型を実装します。 3)多型は、既存のクラスを変更せずにコード拡張をサポートします。 4)CRTPを使用してコンパイル時間の多型を実装すると、パフォーマンスが向上する可能性があります。 5)スマートポインターはリソース管理に役立ちます。 6)ベースクラスには仮想デストラクタが必要です。 7)パフォーマンスの最適化には、最初にコード分析が必要です。

c Destructorsprovideprovide -rolovercemanagement、horggarbagecollectorsematememorymanagementbutintroduceunpredictability.c Destructors:1)loving customcleaNupactions whenobjectsostroyed、2)releaseReSourcesimimiontimiallyはdogootsofsopopを放出します

CプロジェクトにXMLを統合することは、次の手順を通じて達成できます。1)PUGIXMLまたはTinyXMLライブラリを使用してXMLファイルを解析および生成すること、2)解析のためのDOMまたはSAXメソッドを選択、3)ネストされたノードとマルチレベルのプロパティを処理する、4)デバッグ技術と最高の慣行を使用してパフォーマンスを最適化します。

XMLは、特に構成ファイル、データストレージ、ネットワーク通信でデータを構成するための便利な方法を提供するため、Cで使用されます。 1)tinyxml、pugixml、rapidxmlなどの適切なライブラリを選択し、プロジェクトのニーズに従って決定します。 2)XML解析と生成の2つの方法を理解する:DOMは頻繁にアクセスと変更に適しており、SAXは大規模なファイルまたはストリーミングデータに適しています。 3)パフォーマンスを最適化する場合、TinyXMLは小さなファイルに適しています。PugixMLはメモリと速度でうまく機能し、RapidXMLは大きなファイルの処理に優れています。

C#とCの主な違いは、メモリ管理、多型の実装、パフォーマンスの最適化です。 1)C#はゴミコレクターを使用してメモリを自動的に管理し、Cは手動で管理する必要があります。 2)C#は、インターフェイスと仮想方法を介して多型を実現し、Cは仮想関数と純粋な仮想関数を使用します。 3)C#のパフォーマンスの最適化は、構造と並列プログラミングに依存しますが、Cはインライン関数とマルチスレッドを通じて実装されます。

DOMおよびSAXメソッドを使用して、CのXMLデータを解析できます。1)DOMのXMLをメモリに解析することは、小さなファイルに適していますが、多くのメモリを占有する可能性があります。 2)サックス解析はイベント駆動型であり、大きなファイルに適していますが、ランダムにアクセスすることはできません。適切な方法を選択してコードを最適化すると、効率が向上する可能性があります。

Cは、高性能と柔軟性のため、ゲーム開発、組み込みシステム、金融取引、科学的コンピューティングの分野で広く使用されています。 1)ゲーム開発では、Cは効率的なグラフィックレンダリングとリアルタイムコンピューティングに使用されます。 2)組み込みシステムでは、Cのメモリ管理とハードウェア制御機能が最初の選択肢になります。 3)金融取引の分野では、Cの高性能はリアルタイムコンピューティングのニーズを満たしています。 4)科学的コンピューティングでは、Cの効率的なアルゴリズムの実装とデータ処理機能が完全に反映されています。

Cは死んでいませんが、多くの重要な領域で栄えています。1)ゲーム開発、2)システムプログラミング、3)高性能コンピューティング、4)ブラウザとネットワークアプリケーション、Cは依然として主流の選択であり、その強力な活力とアプリケーションのシナリオを示しています。


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