Questions tagged «optimization»

我有一个非常大的MySQL表，其中包含约15万行数据。目前，当我尝试运行 SELECT * FROM table WHERE id = '1'; 该代码运行良好，因为ID字段是主要索引。但是，对于该项目的最新开发，我必须按另一个字段搜索数据库。例如： SELECT * FROM table WHERE product_id = '1'; 该字段先前未编制索引；但是，我添加了一个，因此mysql现在为该字段建立索引，但是当我尝试运行上述查询时，它运行非常缓慢。一个EXPLAIN查询显示，当我已经添加了product_id字段时，没有针对product_id字段的索引，因此该查询需要20分钟到30分钟的任何时间才能返回单行。 我完整的EXPLAIN结果是： | id | select_type | table | type | possible_keys| key | key_len | ref | rows | Extra | +----+-------------+-------+------+--------------+------+---------+------+-------+------------------+ | 1 | SIMPLE | table | ALL | …

407 mysql  optimization  indexing  row 

以下哪种技术是将整数除以2的最佳选择，为什么？ 技术1： x = x >> 1; 技术2： x = x / 2; 这x是整数。

406 c++  c  optimization  division  micro-optimization 

PEP 08指出： 导入总是放在文件的顶部，紧随任何模块注释和文档字符串之后，以及模块全局变量和常量之前。 但是，如果仅在极少数情况下使用我要导入的类/方法/函数，那么在需要时进行导入肯定会更有效吗？ 这不是吗？ class SomeClass(object): def not_often_called(self) from datetime import datetime self.datetime = datetime.now() 比这更有效？ from datetime import datetime class SomeClass(object): def not_often_called(self) self.datetime = datetime.now()

403 python  optimization  coding-style 

在回答另一个堆栈溢出问题（这个问题）时，我偶然发现了一个有趣的子问题。对6个整数数组进行排序的最快方法是什么？ 由于问题非常低： 我们不能假设库可用（并且调用本身有成本），只能使用普通C语言 为了避免排空指令流水线（具有非常高的成本），我们也许应该尽量减少分支机构，跳跃，和所有其他类型的控制流断裂（像那些隐藏在背后的序列点&&或||）。 房间受到限制，尽量减少寄存器和内存使用是一个问题，理想情况下，最好在适当的位置进行排序。 确实，这个问题是一种高尔夫，其目标不是最小化源代码长度，而是执行时间。我将其称为“ Zening”代码，如Michael Abrash所著的《Zen of Code Optimization》及其续集的书名中所用。 至于为什么有趣，它分为几层： 该示例简单易懂，易于度量，不涉及太多C技能 它显示了针对该问题选择良好算法的效果，还显示了编译器和基础硬件的效果。 这是我的参考（天真，未优化）实现和测试集。 #include <stdio.h> static __inline__ int sort6(int * d){ char j, i, imin; int tmp; for (j = 0 ; j < 5 ; j++){ imin = j; for (i = j + 1; i < …

401 algorithm  sorting  optimization  gpgpu  sorting-network 

什么是复制省略？什么是（命名）返回值优化？他们暗示什么？ 在什么情况下会发生？有什么限制？ 如果您提到此问题，则可能正在寻找介绍。 有关技术概述，请参见标准参考。 在这里查看常见情况。

377 c++  optimization  c++-faq  return-value-optimization  copy-elision 

我希望这个问题对于本论坛来说不是太基本了，但是我们会看到的。我想知道如何重构一些代码以获得更好的性能，而这些性能已经运行了很多次。 假设我正在使用地图（可能是HashMap）创建一个单词频率列表，其中每个键是一个带有要计算单词的String，值是一个Integer，每次找到该单词的标记时都会增加。 在Perl中，增加这样的值非常容易： $map{$word}++; 但是在Java中，它要复杂得多。这是我目前的操作方式： int count = map.containsKey(word) ? map.get(word) : 0; map.put(word, count + 1); 当然，哪个依赖于较新的Java版本中的自动装箱功能。我想知道您是否可以建议一种更有效的递增此值的方法。避开Collections框架并改用其他东西，甚至有良好的性能原因吗？ 更新：我已经测试了几个答案。见下文。

377 java  optimization  collections 

下面是两个几乎完全相同的程序，除了我切换了i和j变量。它们都以不同的时间运行。有人可以解释为什么会这样吗？ 版本1 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> main () { int i,j; static int x[4000][4000]; for (i = 0; i < 4000; i++) { for (j = 0; j < 4000; j++) { x[j][i] = i + j; } } } 版本2 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> main () { int i,j; …

359 c  performance  for-loop  optimization  cpu-cache 

这是我能想到的最好的算法。 def get_primes(n): numbers = set(range(n, 1, -1)) primes = [] while numbers: p = numbers.pop() primes.append(p) numbers.difference_update(set(range(p*2, n+1, p))) return primes >>> timeit.Timer(stmt='get_primes.get_primes(1000000)', setup='import get_primes').timeit(1) 1.1499958793645562 可以使它更快吗？ 此代码有一个缺陷：由于numbers是无序集合，因此不能保证numbers.pop()从集合中删除最低的数字。但是，它对某些输入数字有效（至少对我而言）： >>> sum(get_primes(2000000)) 142913828922L #That's the correct sum of all numbers below 2 million >>> 529 in get_primes(1000) False >>> 529 in …

357 python  math  optimization  primes 

我已经花了一个星期的时间来尝试完成这项任务，我希望这里的人可以带领我走上正确的道路。让我从讲师的指示开始： 您的分配与我们的第一个实验分配相反，后者是优化素数程序。您在此作业中的目的是简化程序，即使其运行缓慢。这两个都是占用大量CPU的程序。他们需要几秒钟才能在我们的实验室PC上运行。您可能无法更改算法。 要优化程序，请使用有关Intel i7管道运行方式的知识。想像一下重新排序指令路径以引入WAR，RAW和其他危险的方法。想办法最大限度地减少缓存的有效性。令人作呕的无能。 作业中选择了磨刀石或蒙特卡洛程序。缓存效率注释大部分仅适用于Whetstone，但我选择了蒙特卡洛模拟程序： // Un-modified baseline for pessimization, as given in the assignment #include <algorithm> // Needed for the "max" function #include <cmath> #include <iostream> // A simple implementation of the Box-Muller algorithm, used to generate // gaussian random numbers - necessary for the Monte Carlo method below …

322 c++  optimization  x86  intel  cpu-architecture 

术语“ CPU绑定”和“ I / O绑定”是什么意思？

318 optimization  terminology 

有没有一种配置Vim插件的方法？ 当我打开大盘时，我的MacVim变得越来越慢.py。我知道我可以取消选择所有插件，然后一个一个地重新选择，以检查哪个插件是罪魁祸首，但是有没有更快的方法？ 我的dotvim在这里：https : //github.com/charlax/dotvim

318 debugging  optimization  vim  macvim 

我有旧的C ++代码，应该从中删除未使用的代码。问题是代码库很大。 如何找出从未调用/从未使用过的代码？

312 c++  optimization  dead-code 

我在这里浏览strlen代码，想知道是否确实需要代码中使用的优化？例如，为什么下面这样的东西不能同样好或更好？ unsigned long strlen(char s[]) { unsigned long i; for (i = 0; s[i] != '\0'; i++) continue; return i; } 较简单的代码对编译器进行优化是否更好或更容易？ strlen链接后面页面上的代码如下所示： /* Copyright (C) 1991, 1993, 1997, 2000, 2003 Free Software Foundation, Inc. This file is part of the GNU C Library. Written by Torbjorn Granlund (tege@sics.se), with …

286 c  optimization  glibc  portability  strlen 

连接字符串的最有效方法是什么？

285 c#  .net  string  optimization 

我正在阅读一个很棒的OpenGL教程。真的很好，相信我。我当前所在的主题是Z缓冲区。除了解释全部内容之外，作者还提到我们可以执行自定义深度测试，例如GL_LESS，GL_ALWAYS等。他还解释了深度值的实际含义（最高和最低）也可以是定制。到目前为止我还了解。然后作者说了一些难以置信的话： zNear范围可以大于zFar范围；如果是这样，那么就构成距观看者最近或最远的位置而言，窗口空间值将反转。 此前，有人说窗口空间Z值0最接近，而1最远。但是，如果我们的剪辑空间Z值被取反，则深度1将最接近视图，深度0将最远。但是，如果翻转深度测试的方向（GL_LESS到GL_GREATER等），我们将得到完全相同的结果。因此，这实际上只是一个约定。确实，翻转Z的符号和深度测试曾经是许多游戏中至关重要的性能优化。 如果我正确理解，从性能角度来看，翻转Z的符号和深度测试仅是将<比较更改为比较而已>。因此，如果我理解正确，而作者并没有在撒谎或编造东西，那么更改<为>过去对于许多游戏来说都是至关重要的优化。 作者是在编造东西吗，我是在误解某些东西，还是真的曾经比<他慢（如作者所说，生命至关重要）>？ 感谢您澄清这个非常奇怪的问题！ 免责声明：我完全知道算法复杂性是优化的主要来源。此外，我怀疑现在绝对不会有任何改变，我不是要优化它。我只是极度，痛苦，甚至是好奇。

280 c  optimization  opengl  cpu  gpu