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整站优化包年,wordpress 以前文章灯箱,附近的广告设计公司在哪,免费推广平台性能测量与函数式宏的使用 在编程过程中，性能测量和函数式宏的运用是两个关键的方面。性能测量有助于我们了解代码的执行效率，而函数式宏则能在某些场景下为代码提供更强大的功能。本文将详细探讨这两个方面的相关内容。 性能测量 在性能测量中，我们发现使用 volatile 循…性能测量与函数式宏的使用在编程过程中，性能测量和函数式宏的运用是两个关键的方面。性能测量有助于我们了解代码的执行效率，而函数式宏则能在某些场景下为代码提供更强大的功能。本文将详细探讨这两个方面的相关内容。性能测量在性能测量中，我们发现使用 volatile 循环计数器会对测量结果产生负面影响。带有 volatile 循环计数器的循环比普通循环慢 80%，因此使用 volatile 循环计数器不是一个好主意，因为它会使测量结果变差。从循环 1 到循环 2 的变化对性能的影响并不显著。我们看到的 6% 的性能提升小于测试的标准差，所以我们甚至不能确定是否真的有性能提升。如果我们想确切知道是否存在差异，就需要进行更多的测试，希望能缩小标准差。不过，对于评估我们观察到的时间影响这一目标，这些测量结果是相当有说服力的。for 循环的版本 1 和版本 2 的影响比调用 timespec_get 或 stats_collect 的影响低一到两个数量级。因此，我们可以假设循环 3 到循环 6 的测量值是被测函数预期时间的良好估计值。测量中存在一个强烈的平台相关因素：使用 timespec_get 进行时间测量。实际上，通过这次经验我们了解到，在特定机器上，时间测量和统计收集的成本处于同一数量级。这一发现令人惊讶，因为在之前的认知中，时间测量的成本会高得多。简单的统计数据，如标准差，很容易获取，并且有助于验证关于性能差异的说法。收集测量值的高阶矩来计算方差和偏度既简单又成本低廉。所以，当我们在未来提出性能方面的主张或看到他人提出此类主张时，一定要确保结果的可变性至少得到了考虑。运行时测量必须结合统计数据来进行强化。