C++ STL算法中跨函数边界的循环重新排序
为了简单起见，我们假设我有一个C++ STL算法中跨函数边界的循环重新排序,c++,stl,compiler-optimization,C++,Stl,Compiler Optimization,为了简单起见，我们假设我有一个N矩阵的向量，每个M行。我使用STLstd:：acculate来计算所有矩阵的和。我传递一个二进制函子，它接受两个矩阵（通过引用）并返回它们的和（通过引用）。完全公开：我正在使用libstdc++并行模式。在函子内部，我分别在行上循环以计算和 虽然每个矩阵都太大，无法放入缓存，但一行非常适合缓存。因此，对循环进行重新排序是有利的，这样外部循环在M行上进行索引，内部循环在N矩阵上进行索引。除了内联定义函子外，我还可以做些什么来鼓励这种跨函数边界循环重新排序。我当然可以
NMstd:：acculateMN我并不是在讨论矩阵，这只是一个例子，但同样的问题结构也适用。主要问题是性能问题。解释实际场景太麻烦了，但核心问题是：STL的累加需要嵌套循环之间的排序，这对缓存不是很友好，因为它试图在移动到下一个对象之前完成两个对象的添加。单个对象太大，无法保存在缓存中，但它的一部分可以保存。因此，如果一次（在所有对象上）计算一个“部分”的“加法”，则可以加快执行速度。手动重新排列循环可以大大改善翻牌。但我希望编译器能够进行重新排序，这样我就可以在STL级别（尽可能）进行编码。因此，我正在寻找一些技巧来实现这一点。除非所有内容都是内联的，并且M和N都是常量，否则我无法想象编译器会解决这个问题。即便如此，这也是一种延伸
为了保持STL算法的风格，在累加上使用foreach M，让函子只对一行求和 编写一个新算法，或将内容包装在for循环或
std:：for_each（）std:：acculate（）类矩阵；
class Matrix;
class Row;
struct SumNRow {
int _rowidx;
// Row _tempRow; //For return by reference left out for simplicity
SumNRow(int iRowIdx): _rowIdx(iRowIdx) {}
Row operator(const Matrix & iMarix1, const Matrix iMatrix2) {
return iMarix1[_rowIdx] + iMatrix2[_rowIdx];
}
};
template<class MatrixIterator>
void sum(const MatrixIterator & iMarixStart, const MatrixIterator & iMatrixEnd, Matrix & oMarix) {
for (int i = 0; i < iMarixStart->rowCount(); ++i) {
oMarix[i]=std::accumulate(iMarixStart, iMatrixEnd, SumNRow(i));
}
}
班级排；
SumNRow结构{
int_rowidx；
//Row _tempRow；//用于通过引用返回，为简单起见省略了
SumNRow（intIrowidx）：rowIdx（iRowIdx）{}
行运算符（常数矩阵&iMarix1，常数矩阵iMatrix2）{
返回iMarix1[_rowIdx]+iMatrix2[_rowIdx]；
}
};
模板
无效和（常数矩阵运算符和iMarixStart、常数矩阵运算符和iMatrixEnd、矩阵和oMarix）{
对于（int i=0；irowCount（）；++i）{
oMarix[i]=std:：累加（iMarixStart、iMatrixEnd、SumNRow（i））；
}
}
累计