C# 如何加快计算速度

给定两个用整数表示的ARGB颜色，8位/通道（alpha、红色、绿色、蓝色），我需要计算一个表示它们之间某种距离（也是整数）的值

所以距离的公式是：

Delta=|R1-R2 |+| G1-G2 |+| B1-B2 |

，其中Rx、Gx和Bx是颜色1和2的通道值。Alpha通道始终被忽略

我需要加速这个计算，因为在一台速度较慢的机器上要做很多次。对于给定两个整数的单个线程，“极客”是如何计算的

到目前为止，我的最好成绩是，但我想这还可以进一步提高：

    //Used for color conversion from/to int
    private const int ChannelMask = 0xFF;
    private const int GreenShift = 8;
    private const int RedShift = 16;

    public int ComputeColorDelta(int color1, int color2)
    {
        int rDelta = Math.Abs(((color1 >> RedShift) & ChannelMask) - ((color2 >> RedShift) & ChannelMask));
        int gDelta = Math.Abs(((color1 >> GreenShift) & ChannelMask) - ((color2 >> GreenShift) & ChannelMask));
        int bDelta = Math.Abs((color1 & ChannelMask) - (color2 & ChannelMask));

        return rDelta + gDelta + bDelta;
    }

---

您可以这样做以减少和操作：

public int ComputeColorDelta(int color1, int color2)
{
    int rDelta = Math.Abs((((color1  >> RedShift) - (color2  >> RedShift))) & ChannelMask)));
    // same for other color channels

    return rDelta + gDelta + bDelta;
}

---

不是很多，但有些东西…

一个想法是使用与您已有的代码相同的代码，但顺序不同：应用掩码，获取差异，然后移位

另一个可能有用的修改是内联这个函数：也就是说，不需要为每一对颜色调用它，只需在执行此代码的任何循环中直接计算差异。我假设它处于一个紧密的循环中，因为否则它的成本可以忽略不计

最后，由于您可能正在获取图像像素数据，您可以通过执行

不安全的
路线节省大量资源：这样制作位图，然后抓取字节*并从中读取图像数据。
详细答案：

多少是“很多”

我想我有一台速度很快的机器，但我写了这个小脚本：

 public static void Main() {
            var s = Stopwatch.StartNew();
            Random r = new Random();
            for (int i = 0; i < 100000000; i++) {
                int compute = ComputeColorDelta(r.Next(255), r.Next(255));
            }
            Console.WriteLine(s.ElapsedMilliseconds);
            Console.ReadLine();
        }

根据这一变化，输出为：5546。因此，通过返回一个常量，我们在1亿次迭代中获得了1秒的性能增益。；）

简短回答：此功能不是您的瓶颈。：）
 我试图让运行时为我计算

首先，我用显式字段偏移量定义struct

[StructLayout(LayoutKind.Explicit)]
public struct Color
{
    [FieldOffset(0)] public int Raw;
    [FieldOffset(0)] public byte Blue;
    [FieldOffset(8)] public byte Green;
    [FieldOffset(16)] public byte Red;
    [FieldOffset(24)] public byte Alpha;
}

计算功能将是：

public int ComputeColorDeltaOptimized(Color color1, Color color2)
{
    int rDelta = Math.Abs(color1.Red - color2.Red);
    int gDelta = Math.Abs(color1.Green - color2.Green);
    int bDelta = Math.Abs(color1.Blue - color2.Blue);

    return rDelta + gDelta + bDelta;
}

以及用法

public void FactMethodName2()
{
    var s = Stopwatch.StartNew();
    var color1 = new Color(); // This is a structs, so I can define they out of loop and gain some performance
    var color2 = new Color(); 
    for (int i = 0; i < 100000000; i++)
    {
        color1.Raw = i;
        color2.Raw = 100000000 - i;
        int compute = ComputeColorDeltaOptimized(color1, color2);
    }
    Console.WriteLine(s.ElapsedMilliseconds); //5393 vs 7472 of original 
    Console.ReadLine();
}

public void FactMethodName2（）
{
var s=Stopwatch.StartNew（）；
var color1=new Color（）；//这是一个结构，因此我可以在循环外定义它们并获得一些性能
var color2=新颜色（）；
对于（int i=0；i<100000000；i++）
{
颜色1.Raw=i；
颜色2.原始值=100000000-i；
int compute=ComputeColorDeltaOptimized（color1，color2）；
}
Console.WriteLine（s.elapsedmillyses）；//5393对7472的原始版本
Console.ReadLine（）；
}
前两个问题：您确定这是您的瓶颈吗？你是通过分析确定的吗？我不认为这有什么错。这似乎不太可能是瓶颈。您是否分析过以确认这是瓶颈？您是否进行了性能测试以确定当前性能是否不足？在开始之前，您是否能够轻松地将这两个映像转换为字节数组而不是整数数组？这将使计算更简单，因为您只需在不进行任何移位的情况下找到字节值之间的差异。哦，如果有一种简单的方法从.Net访问SIMD就好了：）我不相信这是正确的：通道将相互干扰。考虑“0x0FF00 -0x000”FF：您的公式为绿色通道差异提供“0xFE”。你必须先将遮罩应用到每种颜色上。不，你的公式先取差值，然后移动。区别在于
0x00FE01
，移位
0x00FE
，掩蔽
0xFE
。谢谢：）记录在案，如果我发布自己的答案，我不会投反对票，所以不是我：）我想随机投票会占用大部分时间，如果您只是将
i
传递到
ComputeColorDelta
中，然后进行比较，那么运行时会怎么样？@aquinas会更改您的代码，首先将所有随机数生成到一个列表中，而使用新的StopWatch（）默认构造函数，分别调用.Start（）和.Stop（）？我认为你的第一个衡量标准是衡量r.Next（）的成本也是两倍。我只是想说明一点，我并不是说这是有史以来最好的基准：）这是一个很好的观点。但我分别得到1237和40。如果可能的话，绝对值得优化该代码。将黑色改为蓝色，但无论如何+1显示FieldOffset，我没有意识到这一点
public void FactMethodName2()
{
    var s = Stopwatch.StartNew();
    var color1 = new Color(); // This is a structs, so I can define they out of loop and gain some performance
    var color2 = new Color(); 
    for (int i = 0; i < 100000000; i++)
    {
        color1.Raw = i;
        color2.Raw = 100000000 - i;
        int compute = ComputeColorDeltaOptimized(color1, color2);
    }
    Console.WriteLine(s.ElapsedMilliseconds); //5393 vs 7472 of original 
    Console.ReadLine();
}