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C++의 다형성은 런타임 성능에 어떤 영향을 미치나요?

王林
王林원래의
2024-06-05 11:00:431145검색

다형성은 런타임 시 성능에 영향을 미칩니다. 주로 가상 함수 호출에는 가상 함수 테이블을 통한 간접 호출이 필요하기 때문에 직접 호출보다 비용이 더 많이 듭니다. 최적화 방법은 다음과 같습니다. 1. 인라인 함수를 사용합니다. 2. 깊은 상속을 피합니다. 3. 인터페이스(C++11)를 사용합니다.

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C++의 다형성이 런타임 성능에 미치는 영향

다형성은 프로그램이 런타임에 다양한 클래스의 메서드 및 속성에 바인딩할 수 있도록 하는 객체 지향 프로그래밍의 핵심 기능입니다. 다형성은 유연성과 코드 재사용성을 제공하지만 런타임 오버헤드도 발생합니다.

가상 함수 호출

가상 함수가 호출되면 컴파일러는 컴파일 타임에 호출할 메서드 버전을 결정할 수 없습니다. 따라서 런타임에 VFT(가상 함수 테이블)를 사용해야 합니다. VFT는 실제 함수에 대한 포인터를 포함하는 포인터 테이블입니다. 가상 함수가 호출되면 컴파일러는 VFT에서 적절한 메서드 포인터를 찾은 다음 간접 호출을 수행합니다.

이 간접 호출은 추가 메모리 조회가 필요하기 때문에 직접 호출보다 비용이 더 많이 듭니다. 이 오버헤드는 일반적으로 작지만 가상 함수를 자주 호출해야 하는 코드에 누적될 수 있습니다.

예: 모양 클래스 계층 구조

다양한 모양 클래스(예: 원형, 정사각형, 직사각형)가 있는 모양 클래스 계층 구조를 고려해보세요. 이러한 클래스는 모두 getArea() 가상 함수를 정의하는 Shape 기본 클래스에서 파생됩니다. getArea() 虚函数。

class Shape {
public:
    virtual double getArea() const = 0;
};

class Circle : public Shape {
public:
    Circle(double radius) : radius(radius) {}
    double getArea() const override { return M_PI * radius * radius; }

private:
    double radius;
};

class Square : public Shape {
public:
    Square(double side) : side(side) {}
    double getArea() const override { return side * side; }

private:
    double side;
};

class Rectangle : public Shape {
public:
    Rectangle(double width, double height) : width(width), height(height) {}
    double getArea() const override { return width * height; }

private:
    double width;
    double height;
};

当我们创建一个 Shape 对象并调用 getArea()

Shape* shape = new Circle(5);
double area = shape->getArea(); // 间接调用

Shape 객체를 생성하고 getArea()를 호출하면 컴파일러는 호출할 구현을 결정할 수 없습니다. 따라서 다음과 같이 VFT에서 해당 함수 포인터를 찾습니다.

rrreee성능 최적화

가상 함수를 자주 호출해야 하는 경우 다음을 통해 성능 최적화를 고려할 수 있습니다.
  • 인라인 함수 사용:
  • 인라인 함수는 컴파일 타임에 직접 호출로 대체될 수 있으므로 간접 호출의 오버헤드가 제거됩니다.
  • 심층 상속 계층 방지:
  • 심층 상속 계층에는 더 많은 VFT 조회가 필요하므로 오버헤드가 늘어납니다.
  • 인터페이스 사용(C++11):
  • 인터페이스는 가상 기능 없이 동적 바인딩을 허용합니다. 이는 VFT 조회의 오버헤드를 줄일 수 있습니다.

결론

다형성은 강력한 기능이지만 사용을 선택할 때는 런타임 성능에 미치는 영향을 고려해야 합니다. 가상 함수 호출의 오버헤드를 이해하고 적절한 최적화를 구현함으로써 유연성과 성능의 균형을 맞출 수 있습니다. 🎜

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