


Ketaksamaan Pembundaran Titik Terapung dengan Pengoptimuman Didayakan: Pepijat Pengkompil atau Dilema Pengoptimuman?
Pengiraan titik terapung selalunya boleh menunjukkan tingkah laku yang tidak dijangka, terutamanya apabila pengoptimuman pengkompil didayakan. Pertimbangkan coretan kod berikut:
#include <cstdlib> #include <iostream> #include <cmath> double round(double v, double digit) { double pow = std::pow(10.0, digit); double t = v * pow; double r = std::floor(t + 0.5); return r / pow; } int main() { std::cout <p>Output yang dijangkakan:</p> <pre class="brush:php;toolbar:false">4.5 4.6
Walau bagaimanapun, apabila kod ini disusun menggunakan g dengan pengoptimuman (O1 - O3), output menjadi:
4.5 4.5
Punca Perbezaan:
Ketidakkonsistenan ini berpunca daripada fakta bahawa pemproses x86 secara dalaman menggunakan ketepatan lanjutan 80-bit untuk pengiraan titik terapung. Walau bagaimanapun, pembolehubah berganda biasanya lebar 64-bit. Apabila nilai titik terapung disimpan daripada daftar CPU ke memori, ia dibundarkan daripada ketepatan 80-bit kepada ketepatan 64-bit. Pembundaran ini boleh memperkenalkan sedikit ralat.
Kesan Tahap Pengoptimuman:
Tahap pengoptimuman yang berbeza boleh menjejaskan kekerapan nilai titik terapung disimpan ke dalam ingatan. Dengan tahap pengoptimuman yang lebih tinggi, ini berlaku lebih kerap. Akibatnya, ralat pembundaran menjadi lebih ketara.
Penyelesaian:
- Gunakan Pilihan GCC -ffloat-store: Ini pilihan mengarahkan pengkompil untuk menyimpan pembolehubah titik terapung dalam ingatan dan bukannya daftar. Ini memaksa pembundaran berlaku secara konsisten merentas tahap pengoptimuman yang berbeza.
- Gunakan double long Jenis: long double biasanya 80-bit lebar pada g . Menggunakan jenis ini boleh mengelakkan isu pembundaran sepenuhnya.
- Ubah suai Storan Pembolehubah: Simpan hasil pengiraan perantaraan ke dalam pembolehubah untuk meminimumkan ralat pembundaran.
Pertimbangan Selanjutnya:
- Binaan Intel x86_64 kurang terjejas oleh isu ini kerana pengkompil menggunakan daftar SSE untuk apungan dan berganda secara lalai, menghapuskan keperluan untuk ketepatan lanjutan.
- - Pilihan pengkompil mfpmath boleh digunakan untuk mengawal ketepatan titik terapung yang digunakan dalam binaan x86_64.
- Sama ada untuk sentiasa menghidupkan pilihan -float-store bergantung pada aplikasi khusus dan kepekaannya terhadap ketepatan titik terapung. Untuk aplikasi kritikal, mungkin bijak untuk menggunakan pilihan ini untuk memastikan hasil yang konsisten.
- Menyiasat kod C dan perpustakaan sedia ada untuk isu yang berpotensi boleh memakan masa. Pertimbangkan untuk menggunakan alatan atau melaksanakan ujian untuk mengesan dan menangani sebarang masalah ketepatan titik terapung.
Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Kod Pembundaran Titik Terapung Saya Menghasilkan Keputusan Berbeza dengan Pengoptimuman Pengkompil Didayakan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Anda boleh menggunakan perpustakaan TinyXML, PuGixML, atau libxml2 untuk memproses data XML dalam C. 1) Parse XML Files: Gunakan kaedah DOM atau SAX, DOM sesuai untuk fail kecil, dan SAX sesuai untuk fail besar. 2) Menjana fail XML: Tukar struktur data ke dalam format XML dan tulis ke fail. Melalui langkah -langkah ini, data XML dapat diuruskan dan dimanipulasi dengan berkesan.

Bekerja dengan struktur data XML di C boleh menggunakan perpustakaan TinyXML atau PugixML. 1) Gunakan perpustakaan PugixML untuk menghuraikan dan menghasilkan fail XML. 2) Mengendalikan elemen XML bersarang kompleks, seperti maklumat buku. 3) Mengoptimumkan kod pemprosesan XML, dan disyorkan untuk menggunakan perpustakaan yang cekap dan parsing streaming. Melalui langkah -langkah ini, data XML dapat diproses dengan cekap.

C masih menguasai pengoptimuman prestasi kerana pengurusan memori peringkat rendah dan keupayaan pelaksanaan yang cekap menjadikannya sangat diperlukan dalam pembangunan permainan, sistem transaksi kewangan dan sistem tertanam. Khususnya, ia ditunjukkan sebagai: 1) dalam pembangunan permainan, pengurusan memori peringkat rendah C dan keupayaan pelaksanaan yang cekap menjadikannya bahasa pilihan untuk pembangunan enjin permainan; 2) Dalam sistem transaksi kewangan, kelebihan prestasi C memastikan latensi yang sangat rendah dan throughput yang tinggi; 3) Dalam sistem tertanam, pengurusan memori peringkat rendah C dan keupayaan pelaksanaan yang cekap menjadikannya sangat popular dalam persekitaran yang terkawal sumber.

Pilihan kerangka C XML harus berdasarkan keperluan projek. 1) TinyXML sesuai untuk persekitaran yang terkawal sumber, 2) PugixML sesuai untuk keperluan berprestasi tinggi, 3) Xerces-C menyokong pengesahan XMLSchema kompleks, dan prestasi, kemudahan penggunaan dan lesen mesti dipertimbangkan ketika memilih.

C# sesuai untuk projek yang memerlukan kecekapan pembangunan dan keselamatan jenis, manakala C sesuai untuk projek yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan perkakasan. 1) C# menyediakan koleksi sampah dan LINQ, sesuai untuk aplikasi perusahaan dan pembangunan Windows. 2) C dikenali dengan prestasi tinggi dan kawalan asasnya, dan digunakan secara meluas dalam pengaturcaraan permainan dan sistem.

Pengoptimuman kod C boleh dicapai melalui strategi berikut: 1. Menguruskan memori secara manual untuk penggunaan pengoptimuman; 2. Tulis kod yang mematuhi peraturan pengoptimuman pengkompil; 3. Pilih algoritma dan struktur data yang sesuai; 4. Gunakan fungsi inline untuk mengurangkan overhead panggilan; 5. Memohon template metaprogramming untuk mengoptimumkan pada masa penyusunan; 6. Elakkan penyalinan yang tidak perlu, gunakan semantik bergerak dan parameter rujukan; 7. Gunakan Const dengan betul untuk membantu pengoptimuman pengkompil; 8. Pilih struktur data yang sesuai, seperti STD :: vektor.

Kata kunci yang tidak menentu dalam C digunakan untuk memaklumkan pengkompil bahawa nilai pembolehubah boleh diubah di luar kawalan kod dan oleh itu tidak dapat dioptimumkan. 1) Ia sering digunakan untuk membaca pembolehubah yang boleh diubahsuai oleh perkakasan atau program perkhidmatan mengganggu, seperti keadaan sensor. 2) Tidak menentu tidak dapat menjamin keselamatan multi-thread, dan harus menggunakan kunci mutex atau operasi atom. 3) Menggunakan tidak menentu boleh menyebabkan prestasi sedikit berkurangan, tetapi memastikan ketepatan program.

Mengukur prestasi thread di C boleh menggunakan alat masa, alat analisis prestasi, dan pemasa tersuai di perpustakaan standard. 1. Gunakan perpustakaan untuk mengukur masa pelaksanaan. 2. Gunakan GPROF untuk analisis prestasi. Langkah -langkah termasuk menambah pilihan -pg semasa penyusunan, menjalankan program untuk menghasilkan fail gmon.out, dan menghasilkan laporan prestasi. 3. Gunakan modul Callgrind Valgrind untuk melakukan analisis yang lebih terperinci. Langkah -langkah termasuk menjalankan program untuk menghasilkan fail callgrind.out dan melihat hasil menggunakan kcachegrind. 4. Pemasa tersuai secara fleksibel dapat mengukur masa pelaksanaan segmen kod tertentu. Kaedah ini membantu memahami sepenuhnya prestasi benang dan mengoptimumkan kod.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft
