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📁 C程序优化 内存篇
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<title>C程序优化 - 内存篇</title>
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<h1 align="center"><FONT COLOR="#FF0000"><B><SPAN STYLE='font-size:18.0pt;mso-bidi-font-size:12.0pt'><FONT CLASS=title 
                        COLOR=#ff0000><B><BR>C程序优化 - 内存篇</B></FONT></SPAN></B></FONT></h1><P ALIGN="CENTER"><B>liyuming1978(原作)</B></P><TABLE WIDTH="94%" ALIGN="CENTER"><TR><TD class=f2><P>I.优化数组的寻址</P><P> 
  在编写程序时,我们常常使用一个一维数组a[M×N]来模拟二维数组a[N][M],这个时候访问a[]一维数组的时候:我们经常是这样写a[j×M+i](对于a[j][i])。这样写当然是无可置疑的,但是显然每个寻址语句j×M+i都要进行一次乘法运算。现在再让我们看看二维数值的寻址,说到这里我们不得不深入到C编译器在申请二维数组和一维数组的内部细节上――实际在申请二位数组和一维数组,编译器的处理是不一样的,申请一个a[N][M]的数组要比申请一个a[M×N]的数组占用的空间大!二维数组的结构是分为两部分的:</P><P>① 
是一个指针数组,存储的是每一行的起始地址,这也就是为什么在a[N][M]中,a[j]是一个指针而不是a[j][0]数据的原因。</P><P>② 是真正的M×N的连续数据块,这解释了为什么一个二维数组可以象一维数组那样寻址的原因。(即a[j][i]等同于(a[0])[j×M+i])</P><P>  清楚了这些,我们就可以知道二维数组要比(模拟该二维数组的)一维数组寻址效率高。因为a[j][i]的寻址仅仅是访问指针数组得到j行的地址,然后再+i,是没有乘法运算的!</P><P> 
所以,在处理一维数组的时候,我们常常采用下面的优化办法:(伪码例子)</P><P> int a[M*N];<BR>int *b=a;<BR>for(…){<BR>  b[…]=…;<BR>  …………<BR>  b[…]=…;<BR>  b+=M;<BR>}</P><P>  这个是遍历访问数组的一个优化例子,每次b+=M就使得b更新为下一行的头指针。当然如果你愿意的话,可以自己定义一个数组指针来存储每一行的起始地址。然后按照二维数组的寻址办法来处理一维数组。不过,在这里我建议你干脆就直接申请一个二维数组比较的好。下面是动态申请和释放一个二维数组的C代码。</P><P>int 
get_mem2Dint(int ***array2D, int rows, int columns) // h.263源代码<BR>{<BR>  int 
i;<BR>  if((*array2D = (int**)calloc(rows, sizeof(int*))) == NULL) no_mem_exit(1);<BR>  if(((*array2D)[0] 
= (int* )calloc(rows*columns,sizeof(int ))) == NULL) no_mem_exit(1);<BR>  for(i=1 
; i&lt;rows ; i++)<BR>    (*array2D)[i] = (*array2D)[i-1] + columns ;<BR>  return 
rows*columns*sizeof(int);<BR>}</P><P>void free_mem2D(byte **array2D)<BR>{<BR>  if 
(array2D){<BR>  if (array2D[0]) free (array2D[0]);<BR>  else error (&quot;free_mem2D: 
trying to free unused memory&quot;,100);<BR>  free (array2D);<BR>  } else{<BR>    error 
(&quot;free_mem2D: trying to free unused memory&quot;,100);<BR>  }<BR>}</P><P>  顺便说一下,如果你的数组寻址有一个偏移量的话,不要写为a[x+offset],而应该为 
b=a+offset,然后访问b[x]。</P><P>  不过,如果你不是处理对速度有特别要求的程序的话,这样的优化也就不必要了。记住,如果编普通程序的话,可读性和可移值性是第一位的。</P><P> 
</P><P>II.从负数开始的数组</P><P>   在编程的时候,你是不是经常要处理边界问题呢?在处理边界问题的时候,经常下标是从负数开始的,通常我们的处理是将边界处理分离出来,单独用额外的代码写。那么当你知道如何使用从负数开始的数组的时候,边界处理就方便多了。下面是静态使用一个从-1开始的数组:</P><P>int 
a[M];</P><P>int *pa=a+1;</P><P>  现在如果你使用pa访问a的时候就是从-1到M-2了,就是这么简单。(如果你动态申请a的话,free(a)可不要free(pa)因为pa不是数组的头地址)</P><P> 
</P><P>III.我们需要链表吗</P><P>   相信大家在学习《数据结构》的时候,对链表是相当熟悉了,所以我看有人在编写一些耗时算法的时候,也采用了链表的形式。这样编写当然对内存的占用(似乎)少了,可是速度呢?如果你测试:申请并遍历10000个元素链表的时间与遍历相同元素的数组的时间,你就会发现时间相差了百倍!(以前测试过一个算法,用链表是1分钟,用数组是4秒钟)。所以这里我的建议是:在编写耗时大的代码时,尽可能不要采用链表!</P><P> 
  其实实际上采用链表并不能真正节省内存,在编写很多算法的时候,我们是知道要占用多少内存的(至少也知道个大概),那么与其用链表一点点的消耗内存,不如用数组一步就把内存占用。采用链表的形式一定是在元素比较少,或者该部分基本不耗时的情况下。</P><P>  (我估计链表主要慢是慢在它是一步步申请内存的,如果能够象数组一样分配一个大内存块的话,应该也不怎么耗时,这个没有具体测试过。仅仅是猜想 
:P)</P><P></P></TD></TR></TABLE><br> 
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