我有一个指向字节数组mixed的指针，它包含两个不同数组array1和array2的交错字节。说mixed看起来像这样：
a1b2c3d4...
我需要做的是对字节进行解交织，以便得到array1 = abcd...和array2 = 1234...。我提前知道mixed的长度，array1和array2的长度相等，都等于mixed / 2。
以下是我当前的实施（array1和array2已经分配）：
int i, j;
int mixedLength_2 = mixedLength / 2;
for (i = 0, j = 0; i < mixedLength_2; i++, j += 2)
{
array1[i] = mixed[j];
array2[i] = mixed[j+1];
}
这避免了任何昂贵的乘法或除法运算，但仍然运行得不够快。我希望有一些像memcpy这样的东西可以使用一个索引器，它可以使用低级块复制操作来加速这个过程。是否有比我现有的更快的实施？
修改
目标平台是针对iOS和Mac的Objective-C。对于iOS设备而言，快速操作更为重要，因此针对iOS的解决方案将比没有更好。
更新
感谢大家的回应，尤其是Stephen Canon，Graham Lee和Mecki。这是我的“主”功能，使用Stephen的NEON内在函数（如果可用）和Graham的联合游标，Mecki建议的迭代次数减少。
void interleave(const uint8_t *srcA, const uint8_t *srcB, uint8_t *dstAB, size_t dstABLength)
{
#if defined __ARM_NEON__
// attempt to use NEON intrinsics
// iterate 32-bytes at a time
div_t dstABLength_32 = div(dstABLength, 32);
if (dstABLength_32.rem == 0)
{
while (dstABLength_32.quot --> 0)
{
const uint8x16_t a = vld1q_u8(srcA);
const uint8x16_t b = vld1q_u8(srcB);
const uint8x16x2_t ab = { a, b };
vst2q_u8(dstAB, ab);
srcA += 16;
srcB += 16;
dstAB += 32;
}
return;
}
// iterate 16-bytes at a time
div_t dstABLength_16 = div(dstABLength, 16);
if (dstABLength_16.rem == 0)
{
while (dstABLength_16.quot --> 0)
{
const uint8x8_t a = vld1_u8(srcA);
const uint8x8_t b = vld1_u8(srcB);
const uint8x8x2_t ab = { a, b };
vst2_u8(dstAB, ab);
srcA += 8;
srcB += 8;
dstAB += 16;
}
return;
}
#endif
// if the bytes were not aligned properly
// or NEON is unavailable, fall back to
// an optimized iteration
// iterate 8-bytes at a time
div_t dstABLength_8 = div(dstABLength, 8);
if (dstABLength_8.rem == 0)
{
typedef union
{
uint64_t wide;
struct { uint8_t a1; uint8_t b1; uint8_t a2; uint8_t b2; uint8_t a3; uint8_t b3; uint8_t a4; uint8_t b4; } narrow;
} ab8x8_t;
uint64_t *dstAB64 = (uint64_t *)dstAB;
int j = 0;
for (int i = 0; i < dstABLength_8.quot; i++)
{
ab8x8_t cursor;
cursor.narrow.a1 = srcA[j ];
cursor.narrow.b1 = srcB[j++];
cursor.narrow.a2 = srcA[j ];
cursor.narrow.b2 = srcB[j++];
cursor.narrow.a3 = srcA[j ];
cursor.narrow.b3 = srcB[j++];
cursor.narrow.a4 = srcA[j ];
cursor.narrow.b4 = srcB[j++];
dstAB64[i] = cursor.wide;
}
return;
}
// iterate 4-bytes at a time
div_t dstABLength_4 = div(dstABLength, 4);
if (dstABLength_4.rem == 0)
{
typedef union
{
uint32_t wide;
struct { uint8_t a1; uint8_t b1; uint8_t a2; uint8_t b2; } narrow;
} ab8x4_t;
uint32_t *dstAB32 = (uint32_t *)dstAB;
int j = 0;
for (int i = 0; i < dstABLength_4.quot; i++)
{
ab8x4_t cursor;
cursor.narrow.a1 = srcA[j ];
cursor.narrow.b1 = srcB[j++];
cursor.narrow.a2 = srcA[j ];
cursor.narrow.b2 = srcB[j++];
dstAB32[i] = cursor.wide;
}
return;
}
// iterate 2-bytes at a time
div_t dstABLength_2 = div(dstABLength, 2);
typedef union
{
uint16_t wide;
struct { uint8_t a; uint8_t b; } narrow;
} ab8x2_t;
uint16_t *dstAB16 = (uint16_t *)dstAB;
for (int i = 0; i < dstABLength_2.quot; i++)
{
ab8x2_t cursor;
cursor.narrow.a = srcA[i];
cursor.narrow.b = srcB[i];
dstAB16[i] = cursor.wide;
}
}
void deinterleave(const uint8_t *srcAB, uint8_t *dstA, uint8_t *dstB, size_t srcABLength)
{
#if defined __ARM_NEON__
// attempt to use NEON intrinsics
// iterate 32-bytes at a time
div_t srcABLength_32 = div(srcABLength, 32);
if (srcABLength_32.rem == 0)
{
while (srcABLength_32.quot --> 0)
{
const uint8x16x2_t ab = vld2q_u8(srcAB);
vst1q_u8(dstA, ab.val[0]);
vst1q_u8(dstB, ab.val[1]);
srcAB += 32;
dstA += 16;
dstB += 16;
}
return;
}
// iterate 16-bytes at a time
div_t srcABLength_16 = div(srcABLength, 16);
if (srcABLength_16.rem == 0)
{
while (srcABLength_16.quot --> 0)
{
const uint8x8x2_t ab = vld2_u8(srcAB);
vst1_u8(dstA, ab.val[0]);
vst1_u8(dstB, ab.val[1]);
srcAB += 16;
dstA += 8;
dstB += 8;
}
return;
}
#endif
// if the bytes were not aligned properly
// or NEON is unavailable, fall back to
// an optimized iteration
// iterate 8-bytes at a time
div_t srcABLength_8 = div(srcABLength, 8);
if (srcABLength_8.rem == 0)
{
typedef union
{
uint64_t wide;
struct { uint8_t a1; uint8_t b1; uint8_t a2; uint8_t b2; uint8_t a3; uint8_t b3; uint8_t a4; uint8_t b4; } narrow;
} ab8x8_t;
uint64_t *srcAB64 = (uint64_t *)srcAB;
int j = 0;
for (int i = 0; i < srcABLength_8.quot; i++)
{
ab8x8_t cursor;
cursor.wide = srcAB64[i];
dstA[j ] = cursor.narrow.a1;
dstB[j++] = cursor.narrow.b1;
dstA[j ] = cursor.narrow.a2;
dstB[j++] = cursor.narrow.b2;
dstA[j ] = cursor.narrow.a3;
dstB[j++] = cursor.narrow.b3;
dstA[j ] = cursor.narrow.a4;
dstB[j++] = cursor.narrow.b4;
}
return;
}
// iterate 4-bytes at a time
div_t srcABLength_4 = div(srcABLength, 4);
if (srcABLength_4.rem == 0)
{
typedef union
{
uint32_t wide;
struct { uint8_t a1; uint8_t b1; uint8_t a2; uint8_t b2; } narrow;
} ab8x4_t;
uint32_t *srcAB32 = (uint32_t *)srcAB;
int j = 0;
for (int i = 0; i < srcABLength_4.quot; i++)
{
ab8x4_t cursor;
cursor.wide = srcAB32[i];
dstA[j ] = cursor.narrow.a1;
dstB[j++] = cursor.narrow.b1;
dstA[j ] = cursor.narrow.a2;
dstB[j++] = cursor.narrow.b2;
}
return;
}
// iterate 2-bytes at a time
div_t srcABLength_2 = div(srcABLength, 2);
typedef union
{
uint16_t wide;
struct { uint8_t a; uint8_t b; } narrow;
} ab8x2_t;
uint16_t *srcAB16 = (uint16_t *)srcAB;
for (int i = 0; i < srcABLength_2.quot; i++)
{
ab8x2_t cursor;
cursor.wide = srcAB16[i];
dstA[i] = cursor.narrow.a;
dstB[i] = cursor.narrow.b;
}
}
答案 0 :(得分：8)
在我的脑海中，我不知道用于解交织2个通道字节数据的库函数。但是，有必要向Apple提交一份错误报告来请求这样的功能。
与此同时，使用NEON或SSE内在函数对这样的函数进行矢量化非常容易。具体来说，在ARM上，您需要使用vld1q_u8从每个源数组加载一个向量vuzpq_u8来对它们进行去交织，并使用vst1q_u8来存储生成的向量;这是一个粗略的草图，我没有测试过甚至试图建立，但它应该说明一般的想法。更复杂的实现肯定是可能的（特别是，NEON可以在单个指令中加载/存储两个 16B寄存器，编译器可能不会这样做，并且一些流水线和/或展开可能是取决于你的缓冲区有多长，这是有益的）：
#if defined __ARM_NEON__
# include <arm_neon.h>
#endif
#include <stdint.h>
#include <stddef.h>
void deinterleave(uint8_t *mixed, uint8_t *array1, uint8_t *array2, size_t mixedLength) {
#if defined __ARM_NEON__
size_t vectors = mixedLength / 32;
mixedLength %= 32;
while (vectors --> 0) {
const uint8x16_t src0 = vld1q_u8(mixed);
const uint8x16_t src1 = vld1q_u8(mixed + 16);
const uint8x16x2_t dst = vuzpq_u8(src0, src1);
vst1q_u8(array1, dst.val[0]);
vst1q_u8(array2, dst.val[1]);
mixed += 32;
array1 += 16;
array2 += 16;
}
#endif
for (size_t i=0; i<mixedLength/2; ++i) {
array1[i] = mixed[2*i];
array2[i] = mixed[2*i + 1];
}
}
答案 1 :(得分：3)
我只是轻轻地测试了它，但它似乎至少是你版本的两倍：
typedef union {
uint16_t wide;
struct { uint8_t top; uint8_t bottom; } narrow;
} my_union;
uint16_t *source = (uint16_t *)mixed;
for (int i = 0; i < mixedLength/2; i++)
{
my_union cursor;
cursor.wide = source[i];
array1[i] = cursor.narrow.top;
array2[i] = cursor.narrow.bottom;
}
请注意，我对结构打包并不小心，但在这种情况下在这个架构上并不是问题。请注意，在我选择命名top和bottom时，有人可能会抱怨;我假设你知道你需要哪一半整数。
答案 2 :(得分：2)
好的，这是你原来的方法：
static void simpleDeint (
uint8_t * array1, uint8_t * array2, uint8_t * mixed, int mixedLength
) {
int i, j;
int mixedLength_2 = mixedLength / 2;
for (i = 0, j = 0; i < mixedLength_2; i++, j += 2)
{
array1[i] = mixed[j];
array2[i] = mixed[j+1];
}
}
有1000万个条目和-O3（编译器应优化最大速度），我可以在Mac上每秒运行154次。
这是我的第一个建议：
static void structDeint (
uint8_t * array1, uint8_t * array2, uint8_t * mixed, int mixedLength
) {
int i;
int len;
uint8_t * array1Ptr = (uint8_t *)array1;
uint8_t * array2Ptr = (uint8_t *)array2;
struct {
uint8_t byte1;
uint8_t byte2;
} * tb = (void *)mixed;
len = mixedLength / 2;
for (i = 0; i < len; i++) {
*(array1Ptr++) = tb->byte1;
*(array2Ptr++) = tb->byte2;
tb++;
}
}
与以前相同的计数和优化，我每秒获得193次运行。
现在Graham Lee的建议：
static void unionDeint (
uint8_t * array1, uint8_t * array2, uint8_t * mixed, int mixedLength
) {
union my_union {
uint16_t wide;
struct { uint8_t top; uint8_t bottom; } narrow;
};
uint16_t * source = (uint16_t *)mixed;
for (int i = 0; i < mixedLength/2; i++) {
union my_union cursor;
cursor.wide = source[i];
array1[i] = cursor.narrow.top;
array2[i] = cursor.narrow.bottom;
}
}
与之前相同的设置，每秒198次运行（注意：此方法不是endian安全，结果取决于CPU的endianess。在你的情况下，array1和array2可能是交换的，因为ARM是小端，所以你必须交换它们在代码中。）
到目前为止，这是我最好的一个：
static void uint32Deint (
uint8_t * array1, uint8_t * array2, uint8_t * mixed, int mixedLength
) {
int i;
int count;
uint32_t * fourBytes = (void *)mixed;
uint8_t * array1Ptr = (uint8_t *)array1;
uint8_t * array2Ptr = (uint8_t *)array2;
count = mixedLength / 4;
for (i = 0; i < count; i++) {
uint32_t temp = *(fourBytes++);
#if __LITTLE_ENDIAN__
*(array1Ptr++) = (uint8_t)(temp & 0xFF);
temp >>= 8;
*(array2Ptr++) = (uint8_t)(temp & 0xFF);
temp >>= 8;
*(array1Ptr++) = (uint8_t)(temp & 0xFF);
temp >>= 8;
*(array2Ptr++) = tb->byte2;
#else
*(array1Ptr++) = (uint8_t)(temp >> 24);
*(array2Ptr++) = (uint8_t)((temp >> 16) & 0xFF);
*(array1Ptr++) = (uint8_t)((temp >> 8) & 0xFF);
*(array2Ptr++) = (uint8_t)(temp & 0xFF);
#endif
}
// Either it is a multiple of 4 or a multiple of 2.
// If it is a multiple of 2, 2 bytes are left over.
if (count * 4 != mixedLength) {
*(array1Ptr) = mixed[mixedLength - 2];
*(array2Ptr) = mixed[mixedLength - 1];
}
}
与上面相同的设置，每秒219次，除非我犯了错误，否则应该使用任何一个endianess。
答案 3 :(得分：1)
我推荐格雷厄姆的解决方案，但如果这对速度非常重要且你愿意去装配，你可以更快。
这个想法是这样的：
从mixed读取整个32位整数。你会得到'a1b2'。
将低16位旋转8位得到'1ab2'（我们使用小端，因为这是ARM中的默认值，因此Apple A＃，所以前两个字节是较低的字节）。
将整个32位寄存器向右旋转（我认为是正确的......）8位，以获得'21ab'。
将低16位旋转8位以获得'12ab'
将低8位写入array2。
将整个32位寄存器旋转16位。
将低8位写入array1
将array1提升16位，array2推进16位，mixed提升32位。
重复。
我们交换了2个内存读取（假设我们使用Graham的版本或等价物）和4个内存，一个内存读取，两个内存写入和4个寄存器操作。虽然操作数量从6增加到7，但是寄存器操作比内存操作更快，因此它的效率更高。此外，由于我们一次从mixed 32位而不是16位读取，因此我们将迭代管理减少了一半。
答案 4 :(得分：1)
对于x86 SSE，您需要pack和punpck指令。使用AVX的示例，以方便非破坏性3操作数指令。 （不使用AVX2 256b宽指令，因为256b打包/取消指令在低和高128b通道中执行两次128b解压缩，因此您需要随机播放才能以正确的最终顺序获取内容。）
以下内在版本的工作原理相同。只需编写快速答案，Asm指令的输入时间就会缩短。
交错：abcd和1234 - ＆gt; a1b2c3d4：
# loop body:
vmovdqu (%rax), %xmm0 # load the sources
vmovdqu (%rbx), %xmm1
vpunpcklbw %xmm0, %xmm1, %xmm2 # low halves -> 128b reg
vpunpckhbw %xmm0, %xmm2, %xmm3 # high halves -> 128b reg
vmovdqu %xmm2, (%rdi) # store the results
vmovdqu %xmm3, 16(%rdi)
# blah blah some loop structure.
`punpcklbw` interleaves the bytes in the low 64 of the two source `xmm` registers. There are `..wd` (word->dword), and dword->qword versions which would be useful for 16 or 32bit elements.
解交错：a1b2c3d4 - ＆gt; abcd和1234
#outside the loop
vpcmpeqb %xmm5, %xmm5 # set to all-1s
vpsrlw $8, %xmm5, %xmm5 # every 16b word has low 8b = 0xFF, high 8b = 0.
# loop body
vmovdqu (%rsi), %xmm2 # load two src chunks
vmovdqu 16(%rsi), %xmm3
vpand %xmm2, %xmm5, %xmm0 # mask to leave only the odd bytes
vpand %xmm3, %xmm5, %xmm1
vpackuswb %xmm0, %xmm1, %xmm4
vmovdqu %xmm4, (%rax) # store 16B of a[]
vpsrlw $8, %xmm2, %xmm6 # even bytes -> odd bytes
vpsrlw $8, %xmm3, %xmm7
vpackuswb %xmm6, %xmm7, %xmm4
vmovdqu %xmm4, (%rbx)
这当然可以使用更少的寄存器。我避免重复使用寄存器的可读性，而不是性能。硬件寄存器重命名使重用成为非问题，只要您从不依赖于先前值的内容开始。 （例如movd，而非movss或pinsrd。）
由于pack指令的有符号或无符号饱和度，因此去交错的工作要多得多，因此每个16b元素的高8b必须首先归零。
另一种方法是使用pshufb将单个源寄存器的奇数或偶数字封装到寄存器的低64位。但是，在AMD XOP指令集VPPERM之外，没有可以同时从2个寄存器中选择字节的混洗（就像Altivec非常喜欢的vperm）。因此，只需SSE / AVX，每128b交错数据就需要2次洗牌。由于存储端口使用可能是瓶颈，因此punpck将a的两个64位块组合到一个寄存器中以设置128b存储。
使用AMD XOP，deinterleave将是2x128b负载，2 VPPERM和2x128b存储。
答案 5 :(得分：-1)
过早优化不好
您的编译器可能比您更好地进行优化。
也就是说，是你可以做的事情来帮助编译器，因为你有编译器不能拥有的数据的语义知识：
尽可能多地读取和写入字节，直到本机字大小 - 内存操作很昂贵，所以在可能的情况下在寄存器中进行操作
展开循环 - 查看“Duff的设备”。
FWIW，我制作了两个版本的复制循环，一个与你的版本大致相同，第二个使用了大多数人认为的“最佳”（尽管仍然很简单）C代码：
void test1(byte *p, byte *p1, byte *p2, int n)
{
int i, j;
for (i = 0, j = 0; i < n / 2; i++, j += 2) {
p1[i] = p[j];
p2[i] = p[j + 1];
}
}
void test2(byte *p, byte *p1, byte *p2, int n)
{
while (n) {
*p1++ = *p++;
*p2++ = *p++;
n--; n--;
}
}
在Intel x86上使用gcc -O3 -S时，它们都生成了几乎相同的汇编代码。这是内循环：
LBB1_2:
movb -1(%rdi), %al
movb %al, (%rsi)
movb (%rdi), %al
movb %al, (%rdx)
incq %rsi
addq $2, %rdi
incq %rdx
decq %rcx
jne LBB1_2
和
LBB2_2:
movb -1(%rdi), %al
movb %al, (%rsi)
movb (%rdi), %al
movb %al, (%rdx)
incq %rsi
addq $2, %rdi
incq %rdx
addl $-2, %ecx
jne LBB2_2
两者都有相同数量的指令，差异仅仅因为第一个版本计数到n / 2而第二个计数减少到零。
编辑这是一个更好的版本：
/* non-portable - assumes little endian */
void test3(byte *p, byte *p1, byte *p2, int n)
{
ushort *ps = (ushort *)p;
n /= 2;
while (n) {
ushort n = *ps++;
*p1++ = n;
*p2++ = n >> 8;
}
}
导致：
LBB3_2:
movzwl (%rdi), %ecx
movb %cl, (%rsi)
movb %ch, (%rdx) # NOREX
addq $2, %rdi
incq %rsi
incq %rdx
decq %rax
jne LBB3_2
这是少一条指令，因为它利用了对%cl和%ch的即时访问权。