Question

我正在测试std :: vector上不同方式循环的速度。在下面的代码中，我考虑了5种方法来计算N = 10000000个元素的向量的所有元素的总和：

使用迭代器
使用整数索引
使用整数索引，展开因子2
使用整数索引，展开因子4
使用std :: accumulate

代码使用g ++ for windows编译，用于编译的命令行是：

g++ -std=c++11 -O3 loop.cpp -o loop.exe

我运行了4次代码，测量每种方法的时间，得到以下结果（以微秒为单位的时间，给出最大值和最小值）：

迭代器：8002 - 8007
Int指数：8004 - 9003
展开2：6004 - 7005
展开4：4001 - 5004
累积：8005 - 9007

这些实验似乎表明：

使用迭代器与整数索引进行循环并没有多大区别，至少在完全优化时是这样。
展开循环可以获得回报
令人惊讶的是，stl :: accumulate的性能更差。

虽然结论1和2有些预期，但数字3却令人惊讶。不是所有的书都说使用STL算法而不是自己写循环吗？

我在衡量时间或者解释结果的方式上是否犯了任何错误？如果您尝试下面给出的代码，你们会得到一个不同的场景吗？

#include <iostream>
#include <chrono>
#include <vector>
#include <numeric>

using namespace std;
using namespace std::chrono;



int main()
{
    const int N = 10000000;
    vector<int> v(N);
    for (int i = 0; i<N; ++i)
        v[i] = i;

    //looping with iterators
    {
        high_resolution_clock::time_point t1 = high_resolution_clock::now();

        long long int sum = 0;
        for (auto it = v.begin(); it != v.end(); ++it)
            sum+=*it;

        high_resolution_clock::time_point t2 = high_resolution_clock::now();

        auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>( t2 - t1 ).count();

        cout << duration << "microseconds  output = " << sum << " (Iterators)\n";
    }

    //looping with integers
    {
        high_resolution_clock::time_point t1 = high_resolution_clock::now();

        long long int sum = 0;
        for (int i = 0; i<N; ++i)
            sum+=v[i];

        high_resolution_clock::time_point t2 = high_resolution_clock::now();

        auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>( t2 - t1 ).count();

        cout << duration << "microseconds  output = " << sum << " (integer index)\n";
    }

    //looping with integers (UNROLL 2)
    {
        high_resolution_clock::time_point t1 = high_resolution_clock::now();

        long long int sum = 0;
        for (int i = 0; i<N; i+=2)
            sum+=v[i]+v[i+1];

        high_resolution_clock::time_point t2 = high_resolution_clock::now();

        auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>( t2 - t1 ).count();

        cout << duration << "microseconds  output = " << sum << " (integer index, UNROLL 2)\n";
    }

    //looping with integers (UNROLL 4)
    {
        high_resolution_clock::time_point t1 = high_resolution_clock::now();

        long long int sum = 0;
        for (int i = 0; i<N; i+=4)
            sum+=v[i]+v[i+1]+v[i+2]+v[i+3];

        high_resolution_clock::time_point t2 = high_resolution_clock::now();

        auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>( t2 - t1 ).count();

        cout << duration << "microseconds  output = " << sum << " (integer index, UNROLL 4)\n";
    }

    //using std::accumulate
    {
        high_resolution_clock::time_point t1 = high_resolution_clock::now();

        long long int sum = accumulate(v.begin(), v.end(), static_cast<long long int>(0));

        high_resolution_clock::time_point t2 = high_resolution_clock::now();

        auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::microseconds>( t2 - t1 ).count();

        cout << duration << "microseconds  output = " << sum << " (std::accumulate)\n";
    }
    return 0;
}

Answer 1

使用标准库算法的原因是而不是以获得更高的效率，它允许您在更高的抽象级别进行思考。

虽然在某些情况下算法会比您自己的手动代码更快，但这并不是他们所需要的。 C ++的一大优势是它允许您在有特定需求时绕过内置库。如果您的基准测试表明标准库导致严重减速，您可以自由地探索循环展开等经典替代方案。对于大多数目的而言，这是永远不必要的。

话虽如此，一个编写良好的标准库算法永远不会比你自己的直接实现慢得多，除非你利用你对数据细节的了解。

Answer 2

除了Mar，我还是会这么想的在大多数情况下，STL并不比你自己的实现更快，因为它是一系列相关问题的通用解决方案，但不适用于特定问题，因此STL可能需要考虑的因素多于你真正需要的因素，因此效率较低。但有一个例外： stl :: sort使用细微的优化（可能是不同排序算法的混合），因此它比通常的实现更快。

STL算法是否针对速度进行了优化？

2 个答案: