C++ 定义概率分布代价高昂吗？

我正在编写一个物理模拟程序，我现在觉得有必要对它进行优化。我在考虑改进一点：我的一个类的一个方法（在一些情况下我调用了十亿次）定义了每次概率分布。代码如下：

void myClass::myMethod(){ //called billions of times in several cases
uniform_real_distribution<> probd(0,1);
uniform_int_distribution<> probh(1,h-2);
uniform_int_distribution<> probv(1,v-2);
    //rest of the code
}

void myClass:：myMethod（）{//在几种情况下调用了数十亿次
均匀实分布probd（0,1）；
均匀分布概率h（1，h-2）；
均匀分布概率v（1，v-2）；
//代码的其余部分
}

我可以作为类的成员传递分发，这样我就不必每次都定义它们了吗？然后在构造函数中初始化它们，当h和v改变时重新定义它们？这会是一个很好的优化过程吗？最后一个问题，当使用-O3或-O2标记编译时，编译器（在我的例子中是g++）是否已经纠正了它

提前谢谢你

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更新：我对它进行了编码并对两者进行了计时：程序实际上变慢了一点（几个百分点），所以我回到了我开始的地方：在每个循环创建概率分布，这将得到很好的优化

但是，我相信分布对象可以具有状态。它们可以使用来自对生成器的调用的部分随机数据，并允许保存其余的随机数据，以便在下次使用分发时使用，以减少对生成器的调用总数。因此，当您销毁分发对象时，可能会丢弃一些可能代价高昂的随机数据

回答B：别猜了，试试看

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对代码计时，然后将

静态
添加到
probd
的定义中，并再次计时。
回答A：我不这么认为，为了均匀分布，它只需将参数值复制到位，可能需要少量的算术运算，这将得到很好的优化

但是，我相信分布对象可以具有状态。它们可以使用来自对生成器的调用的部分随机数据，并允许保存其余的随机数据，以便在下次使用分发时使用，以减少对生成器的调用总数。因此，当您销毁分发对象时，可能会丢弃一些可能代价高昂的随机数据

回答B：别猜了，试试看

对代码计时，然后将
static
添加到
probd
的定义中，然后再次计时

对
对
嗯，这可能有一些优势，但这些物体并不是真的很重/昂贵。此外，使用局部变量，您可能会在数据局部性和优化器可以做出的假设方面获得一些好处
我不认为它们会自动作为类变量移动（特别是如果您的类是POD，那么我怀疑编译器是否敢修改它的布局）；最有可能的是，它们被完全优化掉了——只有被调用方法的代码——特别是操作符（）——可以保留下来，直接引用h和v。但这必须通过查看生成的程序集来检查
顺便说一句，如果您有性能问题，除了优化明显的点（内部循环中使用的非优化算法、连续内存分配、删除大对象的无用副本等），您还应该尝试使用分析器来查找代码中真正的“热点”，集中精力优化它们，而不是随机地浏览所有代码

对
对
嗯，这可能有一些优势，但这些物体并不是真的很重/昂贵。此外，使用局部变量，您可能会在数据局部性和优化器可以做出的假设方面获得一些好处
我不认为它们会自动作为类变量移动（特别是如果您的类是POD，那么我怀疑编译器是否敢修改它的布局）；最有可能的是，它们被完全优化掉了——只有被调用方法的代码——特别是操作符（）——可以保留下来，直接引用h和v。但这必须通过查看生成的程序集来检查
顺便说一句，如果您有性能问题，除了优化明显的点（内部循环中使用的非优化算法、连续内存分配、删除大对象的无用副本等），您还应该尝试使用分析器来查找代码中真正的“热点”，集中精力优化它们，而不是随机地浏览所有代码
 
uniform\u real\u distribution
维护类型为
param\u type
的状态，该状态为两个
double
值（使用默认模板参数）。构造器分配给这些函数，否则是平凡的，析构函数是平凡的

因此，与初始化1个指针（或引用）或通过
此
执行间接寻址相比，在函数中构造一个临时函数需要存储2个
双
值。从理论上讲，它可能因此更快（不过，看起来更快的东西，或者说跑得更快更有意义的东西并不一定要更快）。因为这不需要太多的工作，所以无论是否有差异，都值得尝试和确定时间，即使这是一个微观优化

一些3-4个额外的周期通常是可忽略的，但既然你说的是“数十亿次”，它当然可能会产生可测量的差异。在3GHz机器上，3个周期乘以10亿是1秒

当然，没有分析的优化总是有点。。。令人尴尬的您可能会发现，代码中另一个被称为数十亿次的部分可以节省更多的周期

编辑：

因为您不打算修改它，而且因为第一个发行版是用文本值初始化的，所以您实际上可能会将它变成一个co