C++ 如何在C++；关于CPU和内存

我正在迭代一个映射，需要根据未找到元素的条件（可能是任何其他条件）在该映射上添加元素

我的主要问题是，由于要添加大量更新，应用程序占用了整个CPU和所有内存

国家级：

class State {

    int id;

    int timeStamp;

    int state;

}

状态中的方法：

void State::updateStateIfTimeStampIsHigher(const State& state) {
    if (this->id == state.getId() && state.getTimeStamp() > this->getTimeStamp()) {
        this->timeStamp = state.getTimeStamp();
        this->state = state.getState();
    }
}

循环代码：

std::map<int, State> data;

const std::map<int, State>& update;

for (auto const& updatePos : update) {
    if (updatePos.first != this->toNodeId) {
        std::map<int, State>::iterator message = data.find(updatePos.first);
        if (message != data.end() && message->first) {
            message->second.updateStateIfTimeStampIsHigher(updatePos.second);
        } else {
            data.insert(std::make_pair(updatePos.first, updatePos.second));
        }
    }
}

std:：地图数据；
const std：：映射和更新；
用于（自动常量和更新：更新）{
if（updatePos.first！=this->toNodeId）{
std:：map:：iterator message=data.find（updatePos.first）；
if（message！=data.end（）&&message->first）{
message->second.updateStateIfTimeStampIsHigher（updatePos.second）；
}否则{
data.insert（std:：make_pair（updatePos.first，updatePos.second））；
}
}
}

查看KCacheGrind数据看起来像data.insert（）行占用了大部分时间/内存。我是KCacheGrind的新手，但这条线似乎占到了成本的72%左右

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你对如何改进这一点有什么建议吗？

你的问题很笼统，但我认为有一些方法可以让它运行得更快：

使用暗示插入/就位。添加新元素时，将返回其迭代器。假设两个映射以相同的方式排序，您可以知道最后一个映射插入了哪里，因此查找速度应该更快（这里可以使用一些基准测试）

使用

emplace\u hint

更快地插入

此处的示例代码：

std::map<int, long> data;

const std::map<int, long> update;
auto recent = data.begin();

for (auto const& updatePos : update) {
    if (updateElemNotFound) { 
        recent = data.emplace_hint(recent, updatePos);
    }
}

std:：地图数据；
const std：：地图更新；
自动最近=data.begin（）；
用于（自动常量和更新：更新）{
如果（UpdateLemNotFound）{
最近=数据。安放提示（最近，更新）；
}
}

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另外，如果你想用CPU来交换内存，你可以使用无序的映射（），但第一个点不再重要。

通过研究对这个问题的评论，我可以找到一个满意的答案。从地图改为无序地图确实有点帮助，但我还是得到了不满意的结果

我最终使用了谷歌的，它提供了更好的资源利用率，尽管删除条目有一些缺点（我确实这么做）

代码解决方案如下所示。首先，我包括所需的库：

#include <sparsehash/sparse_hash_map>

最后，我的循环代码变化很小：

for (auto const& updatePos : update) {
    if (updatePos.first != this->toNodeId) {
        google::sparse_hash_map<int, State, std::tr1::hash<int>, eqint>::iterator msgIt = data.find(updatePos.first);
        if (msgIt != data.end() && msgIt->first) {
            msgIt->second.updateStateIfTimeStampIsHigher(updatePos.second);
        } else {
            data[updatePos.first] = updatePos.second;
        }
    }
}

在相同的特定参数下对整个应用程序运行进行更改后的时间为：

real    0m37,464s
user    0m37,032s
sys     0m0,428s

我将其与其他案例和类似结果（从定性角度）一起运行。系统时间和资源使用（CPU和内存）减少，用户时间增加

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总的来说，我对这个折衷方案感到满意，因为我更关心的是资源使用情况而不是执行时间（应用程序是一个模拟器，它无法在非常重的负载下完成并获得结果，现在它可以了）。

您考虑过

数据吗？您应该阅读以下内容：1）Francois的建议2）如何更改数据和算法？例如，您是否需要
int
作为键？什么是
状态
？它是否足够小，以至于复制构造函数速度很快，或者可以将其更改为小？
int
键是否足够密集，可以使用
std:：vector
而不使用键，并且在未使用的索引处有空白？等等，等等…由于两个贴图具有相同的结构，您可以使用暗示插入，因为您保证在末尾插入。这不会节省分配，而是节省搜索时间。
update
map是否必须保持不变？如果您可以将其分解，则可以节省重新分配的费用。您的算法具有
n log n
复杂性，而它可以使用与合并算法等效的线性时间来完成。使用emplace_提示并不能提供更好的性能，但将映射更改为无序映射会产生一些性能增益。我仍然需要努力改进。这个解决方案的缺点是我无法使它在Windows上工作。它在Linux上工作。
for (auto const& updatePos : update) {
    if (updatePos.first != this->toNodeId) {
        google::sparse_hash_map<int, State, std::tr1::hash<int>, eqint>::iterator msgIt = data.find(updatePos.first);
        if (msgIt != data.end() && msgIt->first) {
            msgIt->second.updateStateIfTimeStampIsHigher(updatePos.second);
        } else {
            data[updatePos.first] = updatePos.second;
        }
    }
}

real    0m28,592s
user    0m27,912s
sys     0m0,676s

real    0m37,464s
user    0m37,032s
sys     0m0,428s