为什么数组元素长度的地址计算可被2的幂整除？

Question

我正在深入研究指针，因为我不认为我对指针有很好的了解，并在维基百科上发现了以下几行：

  

处理数组时，通常采用关键查找操作   涉及一个称为地址计算的阶段，涉及到   构造指向数组中所需数据元素的指针。如果   数组中的数据元素具有可被整除的长度   这两个算法的效率通常要高得多。

为什么会这样？

The above line is written under the heading "Uses"

Answer 1

乘以2 ⁿ 通过左移来完成。现代处理器可以在一个周期内进行移位（在x86中，对于小的移位，最多8或16，内置于地址计算本身）。在AMD64机器上进行常规乘法运算需要4-10个时钟周期，而在现代英特尔处理器上则很可能类似。如何“闭合”两个连续的乘法运算也有限制。

当然，如果数组的大小非常大，使用乘法指令并更紧密地打包数据（不使用填充将数据扩展到2大小的幂）可能更有效，因为缓存效率

当然，现代编译器很聪明，所以如果需要乘以X乘以12，编译器将生成(X << 3) + (X << 2)，例如，这比单个乘法运算更快。

Answer 2

第i个元素的地址计算涉及base + size_of_element * i。

当元素的大小是2的幂时，比如size_of_element = 2 ^ m，那么可以用base + (i << m)来实现。

与早期计算中涉及的乘法相比，变换效率更高。

Answer 3

因为可以使用左移而不是乘法来计算偏移量，但我还要说，鉴于CPU中的流水线量，该备注可能已经过了十年或两年。

Answer 4

当在数组中找到第N个成员时必须进行相乘时，当你处理2的幂时，你可以使用移位操作，这些操作比某些系统上的完全成倍增加操作要贵。