C++ 将int值添加到double时是否有性能优势/劣势？

给定向量加法：

  NPNumber NPNumber::plus(const double o) const {
    vector<double> c;
    for (double a : values)
       c.push_back(a + o);

    return NPNumber(width, c);
  }

NPNumber NPNumber:：plus（常数双o）常数{
载体c；
for（双a：值）
c、 推回（a+o）；
返回编号（宽度，c）；
}

当NPNumber包含一个双精度向量（字段值）时，当我只添加一个整数而不是另一个NPNumber时，与转换该整数并使用上述函数相比，是否有性能优势或损失

i、 例如，这在任何体系结构上是否更快/更慢：

  NPNumber NPNumber::plus(const int i) const {
    vector<double> c;
    for (double a : values)
       c.push_back(a + i);

    return NPNumber(width, c);
  }

NPNumber NPNumber:：plus（const int i）const{
载体c；
for（双a：值）
c、 推回（a+i）；
返回编号（宽度，c）；
}

它强烈依赖于编译器，您应该在代码中度量它。在我的机器（32位MinGW/gcc4.9）中快速而简单的观察表明，

+

本身在这两种情况下是相等的，但是积分运算似乎更好一些

添加两个

double

：

!        double d = 0.2;
fldl   0x409070
fstpl  -0x10(%ebp)

!        double y = 1.0;
fld1   
fstpl  -0x18(%ebp)

!        double z = d + y;
fldl   -0x10(%ebp)
faddl  -0x18(%ebp)
fstpl  -0x20(%ebp)

添加两个

int

：

!        double d = 0.2;
fldl   0x409070
fstpl  -0x28(%ebp)

!        int y = 1;
movl   $0x1,-0x2c(%ebp)

!        double z = d + y;
fildl  -0x2c(%ebp)
faddl  -0x28(%ebp)
fstpl  -0x38(%ebp)

两者都使用

faddl

进行加法，但编译器在加法之前使用更好的指令加载整数。因此，将一个整数添加到一个double中不会有任何损失（这可能比添加两个double更好）

---

在你的应用程序中，剖析是找出哪一个更好的最好方法。

< P>另一个要考虑的事情是编译器优化。

浮点单元往往有自己的寄存器。在某些情况下，它们甚至可能比典型的操作数（例如，80位临时实数）具有更高的精度。但是，请参阅注释，因为这可能会有很大的变化

我希望对已经加载到FPU中的值进行操作更便宜，编译器应该知道这一点。因此，它可能会将常量值提升出循环，并将值加载到FPU中，在这种情况下，大向量上的差异可以忽略不计

无论如何，我希望如果在给定的平台上，

int

到

double

的转换是昂贵的，那么一个值得尊敬的编译器不会重复执行它。因此，我可能要做的是将其作为模板方法，这样您就可以接受常量数据自然来自的任何类型和精度；这允许编译器在任何给定情况下为特定平台“做正确的事情”

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话虽如此，编译器的优化策略和平台的特性和性能特征也各不相同，所以如果你想挤出最后一微秒的时间，你应该为你感兴趣的平台做评测。

N.B.

vector c（values.size（））

使用

值.size（）创建一个向量
默认初始化元素（值
0
），然后
向后推
在它们之后添加其他元素。也许你想用
reserve
来代替？你是对的。这只是另一种方法的愚蠢复制粘贴错误。因为这里对分配不感兴趣，所以我完全删除了它。FPU堆栈是x87体系结构的一个特性，我认为没有任何其他体系结构会受到它的影响。其他FPU，包括x86 SSE，通常使用寄存器。但是结论仍然是相关的：如果结果可以有效地保存在FPU中，
int
到
double
的转换可以被提升。@MSalters：感谢关于FPU寄存器文件的提示；修正了。哦，FP寄存器通常也没有更高的精度。这也是x87的一个奇怪之处。事实上，一些低端芯片的精度较低（硬件采用浮点运算，双精度运算需要软件）@MSalters：听起来我需要出去看看更多的FPU。：-）