Question

我有一些模板化的代码，编译器可以为大多数数据类型而不是其他数据类型进行尾调用优化。该代码实现了pow（）

template<typename T, typename U>
void powRecurse(T& x, U& y, T& acc)
{
   if(y == 0) {
      acc = Identity<T>;
      return;
   }
   if(y == 1) {
      acc = acc * x;
      return;
   }
   if(y % 2 == 1) {
      acc = acc * x;
      y = y - 1;
   }
   x = x*x; 
   y = y/2;
   powRecurse<T, U>(x, y, acc);
}

template<typename T, typename U>
T tailPow(T x, U y)
{
   T rv = Identity<T>;
   powRecurse<T, U>(x, y, rv);
   return rv;
}

参数T的类型似乎对尾调用优化没有影响，我试过的任何类型都可以使用参数U的正确类型进行尾部调用优化。如果参数U是uint64_t，编译器可以尾调用优化。如果它是boost :: multiprecision :: cpp_int那么编译器不会尾调用optimize。

我还尝试在一个类中包装一个uint64_t，在一个int类型上包装一个模板包装器，它们都尾调用optimize。

有什么理由不应该尾调用优化？显然我可以循环这个，但我真的只是想在这里理解语言或编译器问题。

Answer 1

懒惰评估意味着所有＆＃34;递归＆＃34;函数调用实际上是不同的函数模板实例化。

参见例如这里有类似的讨论：

因此，您可以通过选择退出惰性评估模板表达式（boost::multiprecision::et_off，如链接中所述）来获得所有tail-coll实现细节，但请务必检查是否已减少代码大小和感知的TCO优化实际会提高性能。

实际上，某些算法可以从表达式模板中受益，这些模板可以跳过常见的子表达式，重新排序无损操作等。

为什么使用boost :: multiprecision :: cpp_int会影响尾调用优化

1 个答案: