如何分离C++；不影响性能的代码？ 我重构C++代码遇到了麻烦。代码本身只有200行，即使是作为一个图像处理事务，它也会循环很多次，我遇到的障碍（我想）涉及到非常棘手的细节（例如内存访问）

该程序生成正确的输出，但最终应该是实时运行的。最初，每320x240px帧大约需要3分钟，但现在大约需要2秒（在中端工作站和低端笔记本电脑硬件上运行速度大致相同）。然而，与每秒24次相比，仍然相差甚远。基本上，我所做的任何改变都会通过数百万次的重复传播，随着我接近实时标记，跟踪我的初学者错误变得越来越麻烦

在2点处，程序计算欧几里德距离的一个计算成本较低的变量，称为出租车距离（绝对差之和）

现在，简略的版本：

std：：向量正视图，正视图；
/*循环像素，读取值*/
距离=（abs（pValues[0]-qValues[0]）+abs（pValues[1]-qValues[1]）+abs（pValues[2]-qValues[2]）；
如果（距离<阈值）
{
正向。向后推（世界其他地区）；
正电荷。推回（col）；
}

如果我包装功能，如下所示：

inttaxicab_dist（intlp，
国际美联社，
国际石油公司，
int Lq，
int aq，
int bq）
{
收益率（abs（Lp-Lq）+abs（ap-aq）+abs（bp-bq））；
}

并从同一个.cpp文件中调用它，不会降低性能。如果我在单独的.hpp/.cpp文件中声明并定义它，，我会得到一个显著的减速。这与我在本科课程中听到的直接相反（“包括一个文件就等于复制粘贴它”）。我最接近原始代码的性能是通过声明参数const，但它仍然需要大约100毫秒的时间，我的判断是，对于这样一个微不足道的任务来说，这是无法承受的。再说一次，如果我也使它们const int&，我不明白为什么速度会减慢（显著）。然后，当我做了最明智的事情，并选择将数组作为参数时，我再次受到性能的影响。我甚至不敢尝试任何模板化的恶作剧，或者尝试让函数修改其行为，使其接受任意数量的对，至少在我了解我自己之前是这样

所以我的问题是：如何将计算定义保存到单独的文件中，并使其执行与原始解决方案相同的操作？此外，编译器是否将我的程序优化为<强>运行2秒而不是15 < /强>是<强>大红旗< /强>（坏的算法设计，不使用更奇异的C++关键词/特征）？< /P> 我猜我找不到答案的主要原因是因为我不知道这些东西的名字。我在HPC社区听到过很多关于“矢量化”的说法。这和那有关系吗

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如果它在任何方面都有帮助，那么可以找到完整的代码。

正如Joachim Pileborg所说的，您应该首先进行概要分析。找出程序中大部分执行时间发生在哪里。这是您应该优化的地方

在向量中保留空间
向量开始很小，然后根据需要重新分配。这涉及到在内存中分配更大的空间，然后将旧元素复制到新向量。最后释放内存。

std:：vector

具有在构建时保留空间的能力。对于大尺寸的向量，这可以节省时间，消除许多重新分配

使用速度优化进行编译
对于现代编译器，您应该设置高速优化，看看它们能做些什么。编译器编写人员有很多窍门，他们经常可以发现您或我错过的优化位置

真理是汇编语言
您需要查看汇编语言列表。如果汇编语言在您认为是瓶颈的区域仅显示两条指令，那么您真的无法加快速度

循环展开
通过多次在

for

循环中复制内容，您可能可以获得更高的性能。这称为循环展开。在某些处理器中，分支或跳转指令比数据处理指令花费更多的执行时间。展开循环可以减少执行的分支指令数。同样，当您提高优化级别时，编译器可能会自动执行此操作

数据缓存优化
在web上搜索“数据缓存优化”。加载和卸载数据缓存会浪费时间。如果您的数据可以放入处理器的数据缓存，则不必一直加载卸载（称为缓存未命中）。还要记住，在执行其他操作之前，在一个位置对数据执行所有操作。这降低了处理器重新加载缓存的可能性

多处理器计算
如果您的平台有多个处理器，例如图形处理单元（GPU），则可以将某些任务委派给它。请注意，通过与其他处理器通信，您也增加了时间。因此，对于小任务，通信开销可能会浪费您通过授权获得的时间

并行计算
与多处理器类似，您可以让操作系统委派任务。操作系统可以委托给处理器中的不同内核（如果有多核处理器），或者在另一个线程中运行。还有一个成本：管理的开销