私はコンピューターサイエンスとソフトウェアエンジニアリング、特に低レベルのプログラミングに情熱を傾けています。 ソフトウェアとハードウェアの相互作用は際限なく魅力的であり、高レベルのアプリケーションでさえデバッグするための貴重な洞察を提供します。 主要な例はスタックメモリです。そのメカニズムを理解することは、効率的なコードと効果的なトラブルシューティングにとって重要です。 この記事では、頻繁な関数が作成するオーバーヘッドを調べることにより、頻度がどのようにインパクトパフォーマンスを呼び出すかを調査します。 CPUレジスタとともに、スタックとヒープのメモリの基本的な理解が想定されています。
スタックフレームの理解
プログラムの実行を検討してください。 OSは、プログラムにスタックを含むメモリを割り当てます。 スレッドあたりの典型的な最大スタックサイズは8 MBです(Linux/Unixで検証可能)。 スタックは、機能パラメーター、ローカル変数、および実行コンテキストを格納します。 HEAPメモリよりも速度の利点は、OSの事前配列に起因します。割り当ては一定のOS呼び出しを必要としません。これにより、より大きくて永続的なデータに使用されるヒープメモリとは異なり、小さな一時的なデータに最適です。
複数の関数呼び出しは、コンテキストの切り替えにつながります。たとえば、
ulimit -s
を呼び出すと、cpuに
#include <stdio.h> int sum(int a, int b) { return a + b; } int main() { int a = 1, b = 3; int result; result = sum(a, b); printf("%d\n", result); return 0; }を要求します
sum
stackにレジスタ値を保存します。
- 返品アドレスを保存します(再開
- )。
- プログラムカウンター(PC)を更新して、
main
。 を指します
- function引数(レジスタまたはスタック内のいずれか)。
sum
- この保存されたデータは、 スタックフレーム
パフォーマンスへの影響
関数呼び出しは、本質的にオーバーヘッドを導入します。これは、頻繁な呼び出しや深い再帰を伴うループなどのシナリオで重要になります。 Cは、パフォーマンス批判的なアプリケーション(組み込みシステムやゲーム開発など)でこれを軽減する手法を提供します。 マクロまたは
キーワードは、オーバーヘッドを減らすことができます:
またはinline
static inline int sum(int a, int b) { return a + b; }インライン関数
が安全のために推奨されます。 最新のコンパイラは、多くの場合、インライン関数を自動的に(
や#define SUM(a, b) ((a) + (b))などの最適化フラグを使用して)、特定のコンテキストを除いて、しばしば明示的な使用を不要にします。
アセンブリレベルの試験-O2
アセンブリコードを分析する(-O3
または
、
、およびobjdump
命令はスタックフレームを管理し、オーバーヘッドを強調表示します。
最適化が重要な場合gdb
以上がスタックフレームと機能呼び出し:CPUオーバーヘッドの作成方法の詳細内容です。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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