


Adakah Membaca Pembolehubah Tempatan Tidak Dimulakan Lebih Cepat daripada Penjanaan Nombor Rawak?
Menggunakan pembolehubah tempatan yang tidak dimulakan sebagai penjana nombor rawak adalah salah tanggapan biasa, mengakibatkan tingkah laku tidak ditentukan (UB) mengikut kepada piawaian C. Walaupun ia mungkin menghasilkan keputusan yang kelihatan rawak dalam beberapa kes, teknik ini sangat tidak boleh dipercayai.
Kebimbangan dengan Pembolehubah Tempatan Tidak Dimulakan
- Ketidakrawakan: Membaca pembolehubah tidak dimulakan tidak menjamin rawak. Nilai dalam ingatan mungkin bergantung pada data sebelumnya, keadaan sistem atau faktor lain yang tidak berkaitan dengan rawak.
- Implikasi UB: UB menjadikan gelagat program tidak dapat diramalkan. Pengkompil bebas melakukan pengoptimuman atau memasukkan kod yang boleh menjejaskan pelaksanaan program, yang berpotensi menyebabkan ranap atau kerosakan data.
Perbandingan dengan Fungsi rand()
Berbanding dengan fungsi rand() , yang menggunakan algoritma penjana nombor pseudorandom (PRNG), penggunaan pembolehubah tempatan yang tidak dimulakan tidak menawarkan kelajuan kelebihan:
- rand() ialah fungsi terbina dalam yang dioptimumkan untuk kelajuan.
- Penyusun moden biasanya melaksanakan rand() dengan cekap, memanfaatkan arahan pemproses yang direka untuk penjanaan nombor rawak.
Penjana Nombor Rawak Lain
Banyak pilihan menyediakan lebih dipercayai dan penjanaan nombor rawak yang konsisten daripada pembolehubah tidak dimulakan:
-
Fungsi Perpustakaan Standard: Perpustakaan seperti
rawak danstdlib menawarkan penjana nombor rawak yang boleh dipercayai dengan pelbagai pengedaran. - Perpustakaan Pihak Ketiga: Perpustakaan khusus seperti Boost.Random dan libharu menyediakan algoritma penjanaan nombor rawak tambahan.
- Penjana Nombor Rawak Perkakasan (HRNGs): Untuk aplikasi yang memerlukan rawak berkualiti tinggi, HRNG khusus menawarkan rawak sebenar berdasarkan sumber entropi fizikal.
Kesimpulannya, semasa membaca pembolehubah tempatan yang tidak dimulakan mungkin kelihatan seperti jalan pintas untuk menjana nombor rawak, ia adalah teknik yang tidak boleh dipercayai dan tidak selamat. Untuk rawak yang boleh dipercayai dan konsisten, pilih penjana nombor rawak yang disediakan oleh perpustakaan standard atau sumber pihak ketiga.
Atas ialah kandungan terperinci Adakah Menggunakan Pembolehubah Tidak Dimulakan Lebih Cepat Daripada Penjanaan Nombor Rawak Yang Betul dalam C?. 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

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

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

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
