【蓝桥杯C/C++】代码性能优化技巧

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💯前言

• 在编程实践中，尤其是在高性能计算的背景下，代码优化是至关重要的一环。优化不仅能提升程序运行速度，还可以显著减少资源占用，提高代码的整体质量。本文旨在深入探讨多种代码优化的技巧，帮助开发者在编写代码时形成合理的优化习惯，最终提升代码的效率与维护性。 代码优化不仅追求运行速度的提升，还包括减少内存占用、提高代码的可读性和可维护性等多方面的改进。通过合理的优化手段，开发者可以确保代码在各类环境中高效运行，并应对日益复杂的计算需求。 C++ 和 C 入门

💯减少不必要的计算

在循环中应尽量减少不必要的重复计算，将不变的部分移至循环外，从而降低循环负担。每次重复的计算都会增加程序的开销，尤其是在嵌套循环中，这种开销会呈指数级增长。

• 代码示例：int value = a * b;// 将不变的计算移到循环外for(int i =0; i < n; i++){// 使用 value 而不是重复计算 a * b}
• 优化要点：- 在循环体内部避免重复相同的计算，可以通过在循环外进行计算并使用中间变量来提高性能。- 对于嵌套循环，尤其要注意外层循环中的计算是否可以减少或移除。- 举例而言，矩阵乘法中的元素计算若可提前归纳和处理，则可以显著减少重复的运算。
• 深入分析： 在循环中进行重复计算会显著增加时间复杂度，尤其是在循环次数很大的情况下，这种重复操作对性能会产生巨大的负面影响。因此，尽量将不变的计算部分提取到循环外部，从而减少循环内部的冗余负担，这不仅能提高代码的执行效率，也能使代码更加简洁、易读。对于复杂计算，可以考虑使用缓存变量，进一步降低计算量。特别是在大型矩阵运算或图像处理等涉及大量计算的场景中，这种优化尤为重要，可以显著提升运行效率。

💯预处理数据

对于多次使用的计算结果，通过预处理并存储可以避免重复计算。这种方法特别适合需要重复查询或计算的场景，通常被称为“空间换时间”的策略。

• 代码示例： 预处理前缀和：vector<int>prefixSum(n +1,0);for(int i =1; i <= n; i++){ prefixSum[i]= prefixSum[i -1]+ arr[i -1];}通过使用 prefixSum 数组，可以快速计算任意区间的和，而无需每次都重新遍历原始数组。
• 优化要点：- 利用空间换时间，将计算结果存储在数组或其他数据结构中，以便快速访问。- 预处理常见于动态规划、前缀和、差分数组等算法中，可以显著提升查询效率。
• 深入分析： 动态规划和预处理是一种常见的优化技术，特别适用于需要频繁访问计算结果的场景。通过将部分计算结果预先计算并存储，我们可以将许多复杂的计算问题简化为查表操作，从而显著减少时间复杂度。尤其在涉及多次重复查询的场景中，预处理技术能极大地提升运行效率。例如在图像处理中的滤波操作、统计学中的频繁数据查询等场景，预处理技术都能带来显著的性能提升。此外，预处理还可以减少复杂算法中的递归深度，使代码更易于理解和维护。

💯使用位运算代替算术运算

位运算在底层实现通常比算术运算更快，因为它直接对二进制位进行操作。对于某些特定操作，如乘以 2 或除以 2，位运算比传统的乘法和除法更为高效。

• 代码示例：==int y = x <<1;// 相当于 y = x * 2int z = x >>1;// 相当于 z = x / 2
• 优化要点：- 在需要乘以或除以 2 的场景下，使用位移操作代替，可以显著提升运行效率。- 对于逻辑判断，如偶数和奇数的判断，可以使用 x & 1 来替代取模运算，效率更高。
• 深入分析： 位运算的高效性在于其直接操作内存中的二进制位，减少了许多中间步骤。然而，位运算的可读性较差，特别是在团队开发中，复杂的位运算可能导致代码难以理解。因此，在使用位运算时建议添加详细的注释，确保团队成员能够理解其逻辑。在合适的场景下，位运算能够极大地提高程序效率，尤其是在嵌入式系统或资源受限的设备中。此外，位运算在某些数学运算和数据加密中也具有重要应用。例如，在哈希计算和图像处理中的特定算法中，位运算可以显著提高计算速度。

💯减少内存分配

频繁的内存分配和释放会显著影响性能，尤其是在处理大量数据时。内存分配的开销在于寻找合适的空闲内存块并进行管理。因此，应尽量减少在循环或递归中的动态内存分配。

• 代码示例：// 避免在循环内多次分配内存vector<int>temp(n);for(int i =0; i < m; i++){// 使用 temp，而不是每次循环都重新分配}
• 优化要点：- 使用静态或全局数组来代替在函数中频繁分配内存。- 考虑对象池（object pool）来重复利用已经分配的对象。- 在递归调用时，尽量减少对堆内存的依赖，尽可能使用栈内存。
• 深入分析： 现代内存管理技术虽然在一定程度上优化了内存的分配和释放速度，但内存碎片化和垃圾回收等问题仍然会造成性能损耗。特别是在实时系统中，内存管理的效率直接关系到程序的响应速度。因此，通过减少频繁的内存分配，可以让程序在执行过程中更加流畅和稳定。此外，减少内存分配还可以降低垃圾回收的压力，尤其是在 Java 或 C# 等语言中。对于高性能应用，推荐预先分配内存池并重复使用，减少频繁分配带来的内存碎片问题。在嵌入式系统中，这种优化尤为重要，因为内存资源有限且分配速度对实时性有很大影响。

💯合理使用 STL 容器

C++ 标准模板库（STL）提供了丰富的数据结构和算法，但选择不当可能导致性能瓶颈。了解不同容器的时间复杂度特性，选择最合适的容器，可以帮助提高代码的效率。

• 代码示例：// 如果需要频繁在头部插入，可以使用 deque 或 listdeque<int> dq;dq.push_front(10);
• 优化要点：- 在需要随机访问时，优先选择 vector 而非 list。vector 在内存中是连续存储的，可以更好地利用缓存。- 需要快速查找时，考虑使用 unordered_map 而非 map，因为前者基于哈希表，查找效率更高。- 对于只需顺序访问且大小固定的场景，使用 array 或 vector 可以减少内存开销。
• 深入分析： STL 容器的选择直接影响代码性能。例如，list 的插入和删除操作虽然是常数时间复杂度，但它不利于缓存利用，而 vector 则有良好的缓存命中率。在现代 CPU 架构中，缓存利用是提升程序效率的关键之一。因此，合理选择数据结构可以带来巨大的性能提升。此外，unordered_map 在查找和插入操作上通常比 map 更快，但需要注意它的内存占用较大。对于需要频繁调整大小的容器，可以考虑预先调用 reserve 方法，以避免多次重新分配内存，从而提高效率。

💯避免不必要的拷贝

对象的拷贝会带来额外的性能开销，尤其是对于大对象而言。通过使用引用传递或移动语义（C++11 引入的特性）可以显著减少这种开销。

• 代码示例：voidprocessData(const vector<int>& data){// 使用引用避免拷贝// ...}使用引用传递参数，避免了对象的拷贝，从而节省了时间和空间。
• 优化要点：- 在函数参数中尽量使用 const 引用，避免不必要的对象拷贝。- 对于需要转移所有权的场景，使用 std::move 来减少拷贝开销。
• 深入分析： C++ 的拷贝构造函数在处理大型对象（如包含大量数据的 vector 或复杂对象）时，会导致显著的性能损失。因此，使用引用传递是一种有效的优化手段。此外，C++11 的移动语义使得对象的资源可以被高效地转移而非拷贝，这在处理临时对象时尤为重要。避免不必要的拷贝不仅能提高效率，还能使代码更易于维护。对于复杂对象，移动操作相较于拷贝操作的时间复杂度通常低得多，这使得在容器扩展或函数返回时，使用移动语义能够显著优化性能。

💯提前终止循环

在循环中，当满足某些条件时可以提前终止，以减少不必要的迭代。这可以显著降低时间复杂度，尤其是在查找操作中，一旦找到目标值就可以立即退出。

• 代码示例：for(int i =0; i < n; i++){if(condition_met){break;// 提前终止循环}}
• 优化要点：- 通过 break 或 return 提前退出循环，减少不必要的计算。- 对于查找类操作，一旦找到目标即可停止。
• 深入分析： 提前终止循环不仅能减少无效的计算，还能提升代码的可读性。通过合理的条件判断，减少循环中的重复工作是优化代码性能的重要手段。尤其是在处理大数据量时，提前终止可以避免大量无效的运算，从而显著提升程序效率。在复杂数据结构（如树或图）中，合理的提前退出还可以避免不必要的遍历，降低算法的平均时间复杂度。此外，这种优化方式能使代码逻辑更为清晰，减少无效计算带来的额外复杂度。

💯使用局部变量

局部变量的访问速度比全局变量更快，因为它们通常被存储在寄存器或栈中，访问延迟较低。局部变量还具有生命周期的限制，能够更好地控制内存使用。

• 代码示例：voidexampleFunction(){int localVar =0;// 使用局部变量// ...}
• 优化要点：- 尽量使用局部变量代替全局变量，除非确实需要跨函数共享数据。- 局部变量可以帮助编译器更好地优化代码，例如将变量保存在寄存器中以提高访问速度。
• 深入分析： 局部变量在栈上分配，并且生命周期仅限于当前作用域，使得内存管理更加高效。相比之下，全局变量需要在程序的整个生命周期中占据内存，并且容易引发数据不一致的问题。因此，尽量使用局部变量不仅有助于优化性能，还能提高代码的可维护性。此外，局部变量的作用域限制使它们不会被其他函数意外修改，从而降低程序中的潜在 bug 风险。在现代编译器中，局部变量有时会被优化至寄存器，从而进一步提升访问速度。

💯避免不必要的函数调用

函数调用会带来一定的开销，尤其是在递归或频繁调用的情况下。可以通过内联函数或将小函数体直接展开来减少调用开销。

• 代码示例：inlineintadd(int a,int b){return a + b;}// 内联函数
• 优化要点：- 使用 inline 关键字提示编译器将函数体展开，减少函数调用的开销。- 对于频繁调用的小函数，建议内联处理。- 在递归调用中，考虑使用尾递归优化，以减少栈空间的使用。
• 深入分析： 函数调用涉及栈帧的创建和销毁，这些操作在频繁调用时会产生显著的开销。通过使用内联函数，编译器可以将函数体直接嵌入调用点，从而省去调用开销。此外，对于递归函数，可以通过尾递归优化或转换为迭代来降低开销，减少递归带来的栈溢出风险。在性能敏感的代码中，避免不必要的函数调用是关键优化策略之一。尤其在实时系统中，函数调用的延迟会对系统性能产生负面影响，通过内联和尾递归优化，可以有效减小这种影响。

💯小结

• 代码优化不仅仅是让程序运行得更快，更重要的是通过合理的设计与选择，使代码在高效、可维护和可读性之间取得平衡。在现代计算机体系结构下，减少不必要的计算和内存分配、合理选择数据结构与算法、以及优化函数调用等因素都是影响性能的关键。代码优化的过程是一种艺术，需要在性能和可读性之间找到合适的平衡点。希望本文的讨论能够帮助读者在日常编程中更加关注代码的性能，形成良好的编码习惯，从而编写出高效且优雅的程序。在现代软件开发中，代码的质量直接影响软件的用户体验和可维护性，因此，持续关注并实践代码优化是一项长期且值得投入的工作。