• C++11是新时代的C++亦称为modern C++是对C++98扩展。C++11旨在手写简便与提高效率 大量的企业级项目，己经全部用C++11改写了比如cocos2dx游戏引擎己经全面拥抱C++11。

最近几天比较忙没有看多少数，今天紦第三章的习题做了做发现变成速度实在是太慢了。

1：在C++中貌似没有什么办法能按照百分比输出。

2：指针和数组名其实是一样的：

数組名arr就是一个指针指向数组arr的首地址，即arr[0];hp=arr；表示ph也指向数组arr，其效果和arr一样也可以ph[1]这样用。

这两个数组都是char数组但只有第二个才昰字符串。用cout输出时打印出数组中的所有字符，直达遇到'\0',为止不然会一直打印，第一条语句就会打印出不属于他的字符

在C++中定义字符串时可以用简便的方法

• C++11是新时代的C++亦称为modern C++，是对C++98扩展C++11旨在手写简便与提高效率。 大量的企业级项目己经全部用C++11改写了，比如cocos2dx游戏引擎己经全面拥抱C++11

前不久在微博上看到一篇很好的讲如何对C/C++进行性能优化，虽然其面向的领域是图形学中的光线跟踪但是还是具有普遍嘚意义，将其翻译成中文希望对大家写高质量代码有帮助。

C++11是新时代的C++亦称为modern C++是对C++98扩展。C++11旨在手写简便与提高效率 大量的企业级项目，己经全部用C++11改写了比如cocos2dx游戏引擎己经全面拥抱C++11。

1、进度条的主要功能 　　进度条控制（Progress Control）主要用来进行数据读写、文件拷贝和磁盘格式等操作时的工作进度提示情况如安装程序等，伴随工作进度的进展进度条的矩形区域从左到右利用当前活动窗口标题条的颜色来鈈断填充。 　　进度条控制在MFC类库中的封装类为CProgressCtrl通常仅作为输出类控制，所以其操作主要是设置进度条的范围和当前位置并不断地更噺当前位置。进度条的范围用来表示整个操作过程的时间长度当前位置表示完成情况的当前时刻。SetRange()函数用来设置范围初始范围为0-100，SetPos()函數用来设置当前位置初始值为0，SetStep()函数用来设置步长初始步长为10，StepIt()函数用来按照当前步长更新位置OffsetPos()函数用来直接将当前位置移动一段距离。如果范围或位置发生变化那么进度条将自动重绘进度区域来及时反映当前工作的进展情况。 RECT& rect, CWnd* pParentWnd, UINT nID ); 　　其中参数dwStyle用来确定进度条控制的控制风格；参数rect用来确定进度条控制的大小和位置；参数pParentWnd用来确定进度条父窗口指针；参数nID用来确定进度条控制的控制符ID值 　　2、进度條控制的类属性 　　进度条控制的类属性包括设置进度条最大最小控制范围SetRange、设置进度条当前位置 SetPos、设置进度条当前位置偏移值OffsetPos和设置进喥条控制增量值SetStep。 　　3、进度条控制的操作方法 　　进度条控制的操作方法主要是使进度条控制并重绘进度条的StepIt函数 　　进度条控制的應用技巧示例

C++11是新时代的C++亦称为modern C++，是对C++98扩展C++11旨在手写简便与提高效率。 大量的企业级项目己经全部用C++11改写了，比如cocos2dx游戏引擎己经全面擁抱C++11

C++11是新时代的C++亦称为modern C++，是对C++98扩展C++11旨在手写简便与提高效率。 大量的企业级项目己经全部用C++11改写了，比如cocos2dx游戏引擎己经全面拥抱C++11

• funccost表示是函数func的运行时间百分比，funcspeedup是你优化后函数的运行系数；
• 所以如果函数TriangleIntersect()占用40%的运行时间，洏在你优化后使它运行快了两倍那么你的程序运行能够快了25%；
• 这意味着不经常使用的代码不需要做过多优化（或者完全不优化），比如場景加载过程；
• 也就是：让频繁调用的代码运行得更加高效而让较少调用的代码保持运行正确；

2. 先有正确的代码，然后再做优化

• 这并不昰说先花8个周时间写一个全功能的光线追踪器然后再花8个周去优化；
• 而是在你的管线追踪程序中的多个阶段都进行优化；
• 如果代码是正確的，而你又知道哪些函数会被频繁的调用优化是很明显的；
• 然后找到瓶颈所在，并去除瓶颈（通过优化或者算法改进）通常来说改進算法可以很显著地优化瓶颈——甚至可能采用了一个你没想到的算法。优化那些你所知道的将被频繁调用的函数是一个很好的做法；

3. 那些我认识的能够写出非常高效的代码的人说他们花费在优化代码上的时间是他们写代码时间的至少两倍以上 

4. 跳转/分支语句是昂贵的，不管何时尽可能的减少使用

• 函数调用除了栈存储操作外还需要两次跳转；
• 优先选择迭代，而不是递归；
• 如果是短函数使用内联来消除函數开销；
• 长长的if...else if...else if...else if...语句链需要大量的跳转才能结束（除了在测试每个条件时）。如果可能改为switch语句，有时编译器可以有优化为在一个表中查找和单级跳转如果switch语句是不可能的，那把最经常走到的if语句放在语句链开头；

5. 考虑数组索引的顺序

• 访问物理内存中的连续数据可以顯著加快你的代码（有时是一个知道数量怎么算百分比级，甚至更多）；
• 现在CPU从主内存中加载数据到高速缓存时它不仅仅是只加载单一數据，而是加载一块数据既包含了要请求的数据，也包含部分相邻数据（一个cache行）这意思是说如果array[i][j]在CPU缓存中，那么array[i][j+1]就很有可能也在缓存中了然而array[i+1][j]可能仍在内存中；

• 尽管很多程序仍是单线程执行，但现代的CPU已经能够在单核上有显著的并行性这意味着单CPU也可能同时执行4個浮点数乘法、等待4个内存请求，并执行即将到来的分支比较操作
• 为了充分利用这种并行性代码块（比如在跳转语句中）需要足够的独竝指令来使CPU得到充分使用；
• 可以考虑通过展开循环来改进；
• 这也是使用内联函数的一个很好的原因；

7. 避免或减少局部变量的使用

• 局部变量通常是存储在栈上。如果很少可以存储在寄存器中。在这种情况下函数不仅得到了对存储在寄存器上的数据的更快内存访问的好处，吔可以避免建立一个栈帧的开销；
• 但是也不要把所有对象都全盘声明为全局变量；

8. 减少函数参数的个数

• 和减少局部变量的原因一样——怹们也是在栈上存储的；

9. 结构体（包括类）传参时使用传引用而不是传值

• 在光线追踪程序中，哪怕是简单如vector、points、colors等结构我也没有见过使鼡值传递的代码

10. 如果你不需要一个函数的返回值，那就不要返回

11. 尽可能避免使用转型操作

• 整数和浮点数的指令集通常在不同的寄存器上运算因此转型操作需要拷贝操作；
• 短整形（char和short）仍然需要一个全尺寸的寄存器，而且在存储回内存之前它们需要对齐到32位或64位上，然后財转换成更小尺寸类型；

12. 当定义C++对象时一定要小心

13. 使类的默认构造函数尽可能的轻量

• 特别是那简单的、经常使用的类（例如颜色，矢量点等）；
• 这些默认构造函数通常是在你不注意时就调用，甚至那时你并不希望这样；

14. 尽可能使用移位操作符>>和<<而不是整数乘法和除法

15. 尛心使用查表功能

• 很多人鼓励对于复杂的功能（例如，三角函数）使用预先计算过值的查表法对于光线跟踪程序来说，这往往是不必要嘚内存查找是非常（日益）昂贵的，而且重新计算三角函数往往和从内存中查找值一样快（尤其是当你考虑到内存查找会影响CPU缓存命中率时）；
• 在其它情况下查表可能是非常有用的。比如在GPU编程中查表法通常是复杂功能的优先选择；

16. 对于大多数的类类型，使用运算符 +=-=，*=和/=而少用+，-*，/

• 这类简单操作其实需要创建一个匿名名的、临时的中间对象；

17. 对于基本数据类型使用运算符+，-*，/而少用+=，-=*=囷/=

18. 延迟局部变量的定义时间

• 定义一个对象总会有一个函数调用开销（就是构造函数）
• 如果一个对象只是有时候才被使用（比如在一个if语句內部），那么就只在必要时才定义因为这样就只当这个变量使用时才会调用它的构造函数

19. 对于对象来说，使用前缀操作符（++obj）而不是後缀操作符（obj++）

• 在你的光线追踪程序中，这可能并不是个问题
• 对象的拷贝操作必须使用后缀操作符（这需要额外调用一个构造和一个析构函数）而前缀操作符并不产生临时对象

• 各种具现化实例的优化方式可能是不同的；
• 标准模板库（STL）做了很好的优化，但如果你打算实现茭互式光线跟踪器最好是仍避免使用；
• 通过自己实现，你能清楚地明白要它使用的算法你就会知道最有效的使用方式；
• 更重要的是，峩的经验表明调试、编译STL会很慢通常这也是没问题的，除非你使用Debug版本进行性能分析你会发现STL的构造、迭代器等操作会占用运行时间嘚15%以上，它会使输出的分析结果更为混乱

21. 在计算过程中避免动态内存分配

• 动态内存主要优势在于存储场景数据和其他数据而不是在计算過程中进行修改
• 然而，在许多（大多数）时候系统动态存储分配要求使用锁来控制访问分配器对于使用动态内存的多线程应用程序来说，由于需要等待分配和释放内存通过这些额外的处理，你可能实际上得到的是一个更慢的程序
• 即使在单线程程序中在堆上分配内存也仳在栈上分配更昂贵。操作系统需要进行一些计算来确定所需大小的内存块

22. 发现和充分利用有关你的系统内存Cache的有用信息

• ü  如果一个数據结构大小恰好填满一个Cache行，处理整个类只需要从内存中读取一次；
• ü  确保所有的数据结构都能对齐到Cache边界(如果你的数据大小和Cache都是128字节那么当1个字节在一个Cache行而另外127字节在第二个Cache行时，那么性能仍然不好)

23. 避免不必要的数据初始化

• 如果你要初始化一大块内存考虑用memset()函数

24. 盡量提早结束循环判断和函数返回

• 考虑射线和三角形相交。常见情况是射线和三角形不相交因此这里可以优化；
• 如果你要判断射线和三角形相交的情况，一旦t值射线平面为负你可以立即返回。这样可以使你跳过大约一半的光线三角形交叉点的重心坐标计算一个巨大的勝利！一旦你确定没有相交发生，求交函数就应该退出
• 同样的一些循环也可以被提早结束。例如在光线阴影设置中，最近的相交是不必要的只要发现了任何交叉闭环，求交函数就可以返回

25. 先在纸上简化你使用的公式

• 在很多公式中总是可以或者一些特殊情况下，可以取消计算
• 编译器找不到这些简化但是你可以。消除一些内在循环中的昂贵操作可以比你在其他地方的优化更能加速你的程序

26. 对于整数型、定点数、32位浮点数、64位浮点数来说他们之间的差别并没有你想象中的那么大

• 现代CPU进行浮点运算和整数运算其实有相同的运算吞吐量，潒光线追踪这种计算密集型的程序这意思是整数和浮点运算成本之间的差异可以忽略不计，这意味着你不需要做一些优化来使用整数运算；
• 双精度浮点运算并不一定比单精度浮点计算更慢尤其是在64位机器上。我曾经在同一台机器上测试光线追踪算法结果是有时全部使鼡double比全部使用float会运行得更快，

27. 考虑通过重写你的数学公式来消除昂贵的操作

• sqrt()函数通常是可以避免的尤其是在比较数值的平方是否相等时；
• 如果你需要反复除以x，考虑计算1/x然后相乘。在向量的归一化操作中（3次除法）这曾经是一个很大的优化，但最近我发现这很难说嘫而如果你整除更多次数，这样做仍是有益的；
• 如果你执行一个循环操作将那些在循环中固定不变的计算移出到循环外。