使性能关键方法调用C++中多态性的最快方法？

我有以下问题。类A有一组方法compute1、compute2、compute3。。。每一个都有深度嵌套的循环，其中调用了一些性能关键的方法。根据运行时条件，此方法应为func1或func2：

class A {
public:
   void compute1(){
       for(i...)
         for(j...)
           for(k...)
             // call func1(i,j,k) or func2(i,j,k)
   }

   void compute2(){
       for(i...)
         for(j...)
           for(k...)
             // call func1(i,j,k) or func2(i,j,k)
   }
   ....
}

对func的调用对性能至关重要，因此func中的if语句是不可接受的。计算方法的数量很大，因此为每个func创建单独的方法也不是一个选项。出于性能原因，使func虚拟也不起作用。 由于设计原因，我不想让类A成为一个模板，它是巨大的，包含大量的逻辑，所以我不想把所有这些都放到头文件中

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这个问题还有其他解决办法吗？在运行时切换多个后端看起来很常见，但我找不到一种可接受的方法来实现这一点…

一种可能的方法是让方法计算1等。使用模板本身。该模板将仅用于选择要调用的适当内部函数。例如：

template <typename FuncTrait>
void A::compute1(FuncTrait trait)
{
    for (...)
      choose_func(trait);
}

struct trait_1 {};

template <>
void choose_func<trait_1>(trait_1)
{
    func1();
}

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一种可能的方法是让方法compute1等使用模板本身。该模板将仅用于选择要调用的适当内部函数。例如：

template <typename FuncTrait>
void A::compute1(FuncTrait trait)
{
    for (...)
      choose_func(trait);
}

struct trait_1 {};

template <>
void choose_func<trait_1>(trait_1)
{
    func1();
}

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你衡量过你的表现吗？如今，虚拟方法很少成为瓶颈。编译器有时会在可能的情况下将它们内联，在不可能的情况下，CPU的分支预测器和i-cache将根据您的访问模式消除可测量的成本。。。那么，你的衡量标准是什么？在担心性能之前，先衡量一下！您认为的代码真的是一个瓶颈吗？这是你认为的瓶颈吗？不要因为您认为可能存在问题而忽略解决方案，始终首先测量和分析。定义“由于性能原因不起作用”。这只是一个额外的间接过程，远远快于您所设想的任何替代方案。如果可以的话，最明显的选择是在循环之外做出决策，即每个方法编写两组循环。或者模板：您不必将所有模板实现逻辑放入头文件中，因此反对意见是虚假的。两个问题：选择调用func1或func2的标准是什么？i、 它是否依赖于i，j或k，而b是i，j和k独立的？如果是这样的话，有一个关于并行性的论点。@WhiZTiM这里的问题是这个方法被调用了数十亿次，所以即使是一个小的开销也是不可容忍的。根据我的测量，虚拟方法的执行速度慢了约2倍。你测量过你的性能吗？如今，虚拟方法很少成为瓶颈。编译器有时会在可能的情况下将它们内联，在不可能的情况下，CPU的分支预测器和i-cache将根据您的访问模式消除可测量的成本。。。那么，你的衡量标准是什么？在担心性能之前，先衡量一下！您认为的代码真的是一个瓶颈吗？这是你认为的瓶颈吗？不要因为您认为可能存在问题而忽略解决方案，始终首先测量和分析。定义“由于性能原因不起作用”。这只是一个额外的间接过程，远远快于您所设想的任何替代方案。如果可以的话，最明显的选择是在循环之外做出决策，即每个方法编写两组循环。或者模板：您不必将所有模板实现逻辑放入头文件中，因此反对意见是虚假的。两个问题：选择调用func1或func2的标准是什么？i、 它是否依赖于i，j或k，而b是i，j和k独立的？如果是这样的话，有一个关于并行性的论点。@WhiZTiM这里的问题是这个方法被调用了数十亿次，所以即使是一个小的开销也是不可容忍的。根据我的测量，虚拟方法的执行速度慢了约2倍。其变体是接受对func1或func2本身的引用作为模板参数：模板其变体是接受对func1或func2本身的引用作为模板参数：模板