【C/C++ 泡沫精选面试题01】提高c++性能,你用过哪些方式去提升?

简介: 【C/C++ 泡沫精选面试题01】提高c++性能,你用过哪些方式去提升?

面试官考察意图

面试官在提问这样的问题时,可能希望从以下几个方面了解候选人:

  1. 候选人是否了解并能熟练使用C++的特性和优化技巧。
  2. 候选人是否有通过实际项目经验来应用这些优化方法。
  3. 候选人是否能结合实际场景和数据来分析问题和解决问题。
  4. 候选人的思维是否逻辑清晰,能否清楚地解释和讨论复杂问题。

下面是一个评分标准的例子:

分类 分数 描述
基础知识 30 对C++的特性和优化技巧的理解和掌握程度,如对数据结构、算法、内存管理等的理解
实践经验 30 能否举出实际项目中的优化例子,优化效果如何
应用能力 20 能否结合实际场景和数据来分析问题和解决问题,是否能创新性地应用已知知识
逻辑思维 20 是否能清楚地解释和讨论问题,是否能对问题有深入的理解

总的来说,面试官希望了解候选人的理论知识,实践经验,解决问题的能力以及逻辑思维。通过这样的问题,面试官可以深入地了解候选人的能力和潜力。


回答角度

以下是各种优化方法和可能的讨论角度

优化方法 讨论角度
构造和析构 避免不必要的构造和析构,使用移动语义减少拷贝,使用智能指针管理资源
返回值优化 利用编译器的返回值优化(RVO)和命名返回值优化(NRVO)特性,避免不必要的拷贝
临时对象 避免不必要的临时对象,使用operator=()或std::move消除临时对象
内联 使用内联函数提高效率,理解内联函数的使用场景和限制(如递归、条件语句中的内联)
内存池 利用内存池进行高效内存管理,降低内存分配和释放的开销
使用函数对象不使用函数指针 函数对象相比函数指针可能有更好的性能,因为函数对象可以内联,而函数指针通常不会被内联
编码优化 利用编译器优化,预先计算,常量表达式等
设计优化 延迟计算,高效数据结构,算法优化等
系统体系结构 了解并利用硬件的特性,如寄存器,缓存,了解上下文切换的开销等
并行和并发 利用多核处理器,使用多线程,异步和并行编程提高效率
优化I/O操作 使用缓冲,避免频繁的I/O操作,使用异步I/O等
模板元编程 利用模板元编程在编译期间生成高效的代码

这些优化方法都可以在不同的场景中使用,有些优化方法的效果非常显著,但也需要根据具体的情况来选择和使用。


常规回复

我曾经用过许多方法提高C++的性能。下面是一些具体的方式:

  1. 选择合适的数据结构和算法:根据数据的性质和应用场景选择合适的数据结构和算法能够极大地提升性能。例如,对于查询密集型任务,选择哈希表而不是数组;对于排序,根据数据的大小和特性,可以选择快速排序,归并排序等。
  2. 使用智能指针管理内存:智能指针如unique_ptr, shared_ptr, weak_ptr可以自动管理内存,避免内存泄露和野指针,提高程序稳定性和性能。
  3. 使用内联函数和常量表达式:内联函数和constexpr可以在编译时期计算结果,减少运行时的计算,提高性能。
  4. 优化循环:循环是性能优化的重要方向。例如,减少循环内部的计算,尽可能地把计算移出循环,避免在循环中创建和销毁对象,使用++i而非i++,尽可能使用并行的循环。
  5. 使用多线程和并行计算:现代计算机大多数都是多核的,使用多线程和并行计算可以充分利用多核处理器的能力,提高程序的运行效率。
  6. 避免不必要的数据拷贝:C++11开始提供了移动语义,可以用来避免不必要的数据拷贝。
  7. 预先计算和缓存结果:对于一些复杂的计算,如果结果可以被重复使用,那么可以预先计算和缓存结果。
  8. 使用元编程:元编程可以在编译时期生成和执行代码,减少运行时的计算。
  9. 使用编译器优化选项:C++编译器提供了很多优化选项,比如-O1, -O2, -O3等等,这些可以帮助提高生成的二进制代码的性能。

以上只是一部分的优化策略,实际上还有很多可以通过具体的问题进行优化。总的来说,提高C++的性能需要结合具体的应用场景,选择最合适的优化策略。


扩展问题

扩展问题:说说你用在哪些具体场景上,优化后提升了多少性能,哪种效果最佳?(结合实际经历)

在我过去的项目中,我遇到过各种需要优化的场景,以下是一些例子和效果:

  1. 选择合适的数据结构和算法:在处理大量数据查询的项目中,我曾将数据结构从顺序列表改为哈希表,这使得查询时间从O(n)降低到了O(1),大大提升了查询效率。
  2. 使用多线程和并行计算:在一个视频编码项目中,我使用多线程并行处理视频的各个帧,这使得编码速度与处理器的核心数量成正比提升。
  3. 使用元编程:在一个需要大量数学计算的项目中,我使用元编程在编译时期计算了一些常量表达式,这使得运行时的计算负担减轻,提高了计算效率。
  4. 避免不必要的数据拷贝:在一个处理大量字符串操作的项目中,我通过使用C++的移动语义,避免了大量不必要的字符串拷贝,从而显著提升了性能。

在我看来,哪种优化方法效果最好并没有定论,因为这取决于具体的应用场景。不过在我的经验中,选择合适的数据结构和算法通常能带来最直接和最显著的性能提升。同时,利用多核并行计算也能在适用的场景中带来非常大的性能提升。

扩展问题:使用过程中遇到最大的问题,是如何解决的?

在我使用C++过程中,我遇到的最大问题是与内存管理有关。C++不像其他一些高级语言有自动垃圾收集,所以我需要手动管理内存。不当的内存管理可能导致内存泄漏,这对性能有极大的负面影响。我解决这个问题的方式是通过使用智能指针,它们可以自动释放不再使用的内存,大大简化了内存管理的复杂性。此外,我也会定期使用内存分析工具来检查和寻找可能的内存泄漏,确保我编写的代码是优化并且没有内存泄漏的。

扩展问题:你觉得什么情况下需要开始性能优化?

性能优化并不应该是项目开始时就立即进行的,这是因为“过早优化是万恶之源”这句话在大多数情况下仍然有效。然而,以下是一些你可能需要开始考虑性能优化的情况:

  1. 当你的应用程序无法在预期的时间内完成任务时,比如它不能在规定的时间内处理足够的交易,或者用户界面反应慢,这就需要进行性能优化。
  2. 当你的应用程序消耗过多的资源时,比如内存占用过高或者CPU占用过高,这可能会导致应用程序的性能问题。
  3. 当你的应用程序需要在规模上扩展时,比如要处理更多的数据或者服务更多的用户,你可能需要优化你的应用程序,使其能够处理更大的负载。
  4. 在设计和编码过程中,如果你发现一些明显的性能瓶颈,例如使用低效的算法或数据结构,你也应该及时进行优化。

总的来说,性能优化是一个持续的过程,它需要你不断地监控你的应用程序,找出性能瓶颈,然后进行相应的优化。但是,也要注意不要过度优化,因为过度优化可能会导致代码的可读性和可维护性下降。

扩展问题:性能优化后你通常是怎么验证的?

性能优化后的验证主要有以下几个步骤:

  1. 基准测试(Benchmarking):在进行优化之前,我会为关键性能部分的代码建立基准测试。然后优化后再运行这些基准测试,比较优化前后的性能差异。这是量化性能改变的关键方式。
  2. 性能分析(Profiling):使用性能分析工具,如Valgrind的Callgrind或Google的gperftools等,来识别哪部分代码是性能瓶颈。优化后,我会再次进行性能分析,看是否已经消除了那些性能瓶颈。
  3. 功能验证:性能优化不能以牺牲程序的正确性为代价。因此,除了基准测试和性能分析外,我还会运行单元测试和集成测试来验证优化后的代码仍然能够正常工作。
  4. 负载测试(Load Testing):在模拟的生产环境中,给系统施加预期的用户负载,测试其是否能够承受预期的压力,并在预期负载下仍然保持良好的性能。
  5. 监控:在实际生产环境中,监控系统的性能,确认优化的效果是否持续,并查看是否有新的性能瓶颈出现。

通过以上几个步骤,我可以确认我的优化是否有效,同时确保程序的正确性和稳定性。


代码示例

以下是一个针对临时对象返回值优化的简单示例:

class MyString {
private:
    char* _data;
    size_t _len;
    void _init_data(const char *s) {
        _data = new char[_len+1];
        memcpy(_data, s, _len);
        _data[_len] = '\0';
    }
public:
    // 构造函数
    MyString() {
        _data = NULL;
        _len = 0;
    }
    // 构造函数
    MyString(const char* p) {
        _len = strlen (p);
        _init_data(p);
    }
    // 拷贝构造函数
    MyString(const MyString& str) {
        _len = str._len;
        _init_data(str._data);
    }
    // 移动构造函数
    MyString(MyString&& str) noexcept {
        _len = str._len;
        _data = str._data;
        str._len = 0;
        str._data = NULL;
    }
    // 赋值运算符重载
    MyString& operator=(const MyString& str) {
        if (this != &str) {
            _len = str._len;
            _init_data(str._data);
        }
        return *this;
    }
    // 移动赋值运算符重载
    MyString& operator=(MyString&& str) noexcept {
        if (this != &str) {
            _len = str._len;
            _data = str._data;
            str._len = 0;
            str._data = NULL;
        }
        return *this;
    }
    virtual ~MyString() {
        if (_data) delete _data;
    }
};
// 返回值优化的函数
MyString create_string() {
    MyString str("Hello, World!"); // 临时对象
    return str; // 返回值优化(RVO/NRVO)可以避免这里的拷贝
}
int main() {
    MyString s = create_string();
    return 0;
}

这个例子中,create_string函数返回一个临时的MyString对象。如果没有返回值优化(RVO或者NRVO),那么返回时会创建一个临时对象,然后调用拷贝构造函数创建main函数中的s。但是有了返回值优化,编译器会直接在s的内存空间上构造这个临时对象,从而避免了不必要的拷贝。

此外,MyString类还定义了移动构造函数和移动赋值运算符,这使得在需要创建对象拷贝的时候,可以通过“移动”而不是“复制”来避免不必要的数据拷贝。

如何去学习?

以下是一些关于C++代码性能优化的教程和资源:

  1. Optimizing C++ - Wikibooks, open books for an open world
  2. 现代 C++ 教程: 高速上手 C++ 11/14/17/20
  3. GitHub - xiaoweiChen/The-Art-of-Writing-Efficient-Programs: 《The Art of Writing Efficient Programs》的非专业个人翻译
  4. Performance tips for C++ developers
  5. CppCon 2016: Jason Turner “Practical Performance Practices"

这些资源涵盖了C++代码优化的各个方面,包括编程技巧、最佳实践和具体的优化策略。

优化方法 预估学习时间(小时) 涉及知识点
设计优化 30 延迟计算,高效数据结构,算法优化
系统体系结构 25 利用硬件特性,如寄存器,缓存,了解上下文切换开销
并行和并发 25 多核处理器,多线程,异步和并行编程
内存池 20 高效内存管理,降低内存分配和释放开销
优化I/O操作 20 使用缓冲,避免频繁I/O操作,使用异步I/O
模板元编程 20 在编译期间生成高效代码
编码优化 15 编译器优化,预先计算,常量表达式等
使用函数对象不使用函数指针 15 函数对象可能比函数指针有更好的性能
构造和析构 10 避免不必要的构造和析构,使用移动语义减少拷贝,使用智能指针管理资源
返回值优化 10 利用编译器的返回值优化(RVO)和命名返回值优化(NRVO)避免不必要的拷贝
内联 10 使用内联函数提高效率,了解内联函数的使用场景和限制(如递归、条件语句中的内联)
临时对象 10 避免不必要的临时对象,使用operator=()或std::move消除临时对象


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