如何在相同的输入数据上加速许多不同的hana :: filters？

Question

很抱歉，我的最小例子很大。这是一个有效的hana算法，它基本上过滤了所有转换的大元组中8种不同状态的转换。

虽然它有效，但它有点慢，特别是因为我实际上需要过滤200个状态而不是8个状态。我怎样才能让它更快？

template<int I, int J, typename T>  //dummy representation of a transition
struct transition {
    static constexpr int source = I;
    static constexpr int dest = J;
};

template<int I>  //just to save typing in my test
auto m() {
    return hana::type_c<transition<I,99,void>>;
}

//big test data
auto types = hana::make_tuple(m<1>(), m<2>(), m<3>(), m<4>(), m<5>(), m<6>(), m<7>(), m<8>(), m<9>(), m<10>(), m<11>(), m<12>(), m<13>(), m<14>(), m<15>(), m<16>(), m<17>(), m<18>(), m<19>(), m<20>(), m<21>(), m<22>(), m<23>(), m<24>(), m<25>(), m<26>(), m<27>(), m<28>(), m<29>(), m<30>(), m<31>(), m<32>(), m<33>(), m<34>(), m<35>(), m<36>(), m<37>(), m<38>(), m<39>(), m<40>(), m<41>(), m<42>(), m<43>(), m<44>(), m<45>(), m<46>(), m<47>(), m<48>(), m<49>(), m<50>(), m<51>(), m<52>(), m<53>(), m<54>(), m<55>(), m<56>(), m<57>(), m<58>(), m<59>(), m<60>(), m<61>(), m<62>(), m<63>(), m<64>(), m<65>(), m<66>(), m<67>(), m<68>(), m<69>(), m<70>(), m<71>(), m<72>(), m<73>(), m<74>(), m<75>(), m<76>(), m<77>(), m<78>(), m<79>(), m<80>(), m<81>(), m<82>(), m<83>(), m<84>(), m<85>(), m<86>(), m<87>(), m<88>(), m<89>(), m<90>(), m<91>(), m<92>(), m<93>(), m<94>(), m<95>(), m<96>(), m<97>(), m<98>(), m<99>(), m<100>(), m<101>(), m<102>(), m<103>(), m<104>(), m<105>(), m<106>(), m<107>(), 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//goal is to make a tuple of tuples, one for each states transitions
auto result = hana::make_tuple(
hana::filter(types, [](auto a) {
    return hana::integral_c<bool, (decltype(a)::type::source == 1)>;
}),
hana::filter(types, [](auto a) {
    return hana::integral_c<bool, (decltype(a)::type::source == 2)>;
}),  
hana::filter(types, [](auto a) {
    return hana::integral_c<bool, (decltype(a)::type::source == 3)>;
}),  
hana::filter(types, [](auto a) {
    return hana::integral_c<bool, (decltype(a)::type::source == 4)>;
}),  
hana::filter(types, [](auto a) {
    return hana::integral_c<bool, (decltype(a)::type::source == 5)>;
}), 
hana::filter(types, [](auto a) {
    return hana::integral_c<bool, (decltype(a)::type::source == 6)>;
}), 
hana::filter(types, [](auto a) {
    return hana::integral_c<bool, (decltype(a)::type::source == 7)>;
}));

Answer 1

如果你的所有值都没有运行时状态（即hana::type），那么一大块低悬的果实就是使用元组的空表示。

template <typename ...Xs>
struct ding_bat_tuple { };

hana::tuple必须支持运行时值，它有几个粗糙的构造函数，使实例化它成为一个昂贵的操作。

很酷的是，您可以为空元组专门化一些Hana函数，使hana::Sequence免费获得相应的函数（如hana::filter）

这是一个例子： https://github.com/ricejasonf/nbdl/blob/master/include/mpdef/list.hpp

此外，如果types的尺寸很小，您可以使用hana::sort，然后使用hana::group，这可能会更快用于该用例。

更新

我使用带有两个元组表示的metabench对“分组依据”算法进行了基准测试。空元组更快，但说实话，我期待差异更加惊人。请注意，元组中的20个元素实际上是200个元素。

以下是基准源代码的要点：

https://gist.github.com/ricejasonf/c9cfea01876b58d5778abcd934b14484