


`std::vector::reserve() vs. std::vector::resize(): Bila Perlu Menggunakan Yang Mana?`
std::vector::resize() vs. std::vector::reserve()
Dalam konteks pengaturcaraan C , pilihan antara std::vector::reserve() dan std::vector::resize() boleh mengelirukan. Untuk menjelaskan perbezaan, mari kita mendalami kefungsian setiap kaedah.
std::vector::reserve() memperuntukkan memori untuk bilangan elemen tertentu, pada asasnya menempah ruang dalam vektor. Walau bagaimanapun, ia tidak mengubah saiz vektor, bermakna ruang yang diperuntukkan tidak segera diberikan kepada elemen sedia ada.
Sebaliknya, std::vector::resize() kedua-duanya memperuntukkan memori dan menukar saiz vektor kepada nilai yang ditetapkan. Selain itu, ia memberikan nilai lalai kepada mana-mana elemen yang baru ditambah.
Dalam kod contoh yang diberikan, penggunaan std::vector::reserve() tanpa mengubah saiz vektor kemudiannya sememangnya tidak betul. Untuk mengubah suai saiz vektor dan memulakan elemen, std::vector::resize() hendaklah digunakan sebaliknya.
Perbezaan ini penting untuk prestasi dan kecekapan memori. Dengan menempah memori terlebih dahulu, std::vector::reserve() mengelakkan keperluan untuk pengagihan semula apabila elemen ditambah. Walau bagaimanapun, jika memori simpanan tidak mencukupi atau tidak digunakan, ia boleh menyebabkan pembaziran memori.
Sebaliknya, std::vector::resize() menjamin memori yang mencukupi untuk bilangan elemen yang ditentukan, tetapi ia mencetuskan pengagihan semula jika saiz vektor ditambah melebihi kapasiti rizab. Anggaran yang betul bagi kiraan elemen masa hadapan adalah penting untuk mengelakkan pengagihan semula yang tidak perlu.
Akhirnya, pilihan antara std::vector::reserve() dan std::vector::resize() bergantung pada keperluan khusus bagi permohonan. Jika praperuntukan memori dikehendaki tanpa penetapan elemen segera, std::vector::reserve() adalah sesuai. Jika kedua-dua peruntukan memori dan saiz semula vektor diperlukan, std::vector::resize() hendaklah digunakan.
Atas ialah kandungan terperinci `std::vector::reserve() vs. std::vector::resize(): Bila Perlu Menggunakan Yang Mana?`. 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!

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
