如何最好地快速填充向量？

Question

我有一些我正在研究的模拟代码，就优化而言，我刚刚摆脱了所有悬而未决的成果。代码现在花费一半时间推回向量。 （最终载体​​的大小是已知的，我保留适当的）

基本上我将一个向量重新排列为另一个向量的排列，或用随机元素填充向量。

有没有更快的方法推回到矢量？或推回/复制多个元素？

std::vector<unsigned int, std::allocator<unsigned int> >::push_back(unsigned int const&)

提前致谢。

编辑：额外信息;我正在使用-O3运行发布版本，还需要保留原始向量。

Answer 1

你可以看看

• c ++ 0x（在the concept of move semantics）
中可以在此区域进行大量优化
• EASTL（性能优越，主要通过使用自定义分配器（_您可以在大约一小时内启动并运行），唯一可见的更改将是{{ 1}} - ＆gt; std::vector和一些额外的链接对象。）
• 你可以放入google perftools tcmalloc（虽然显然你已经通过预先分配进行了优化，但这并不重要）。

如果真正的矢量处理是瓶颈，我个人不会期望获得太大的收获。我真的想看（按优先顺序）并行化：

• GNU openmp（eastl::vector）
• 只是openmp和'manual'CPPFLAGS+=-D_GLIBCXX_PARALLEL -fopenmp
• 英特尔TBB（最适合使用英特尔编译器）

我一定是忘了什么。是的，请看这里：http://www.agner.org/optimize/

编辑：我总是忘记最简单的事情：使用memcpy / memmove将POD元素大量附加到预先分配的矢量。

Answer 2

如果您预先预留空间，那么您的矢量与数组一样快。你不能在数学上使它更快;不要担心，继续做别的事情！

如果您运行的是“调试版本”，即可能正在经历速度减慢，即标准库实现已关闭优化，并且调试跟踪信息已打开。

Answer 3

push_back上的

int非常有效。所以我会在其他地方寻找优化机会。

Nemo的第一个微优化规则：数学很快;记忆很慢。创建一个巨大的向量对缓存不友好。

例如，您可以根据需要计算需要的元素，然后直接从原始向量访问该元素，而不是创建原始向量的排列吗？

同样，你真的需要一个随机整数向量吗？为什么不在需要时生成随机数 ？ （如果你以后必须记住它，那么继续把它推到矢量上然后......但不是之前。）

push_back上{p} int的速度和它的速度一样快。我敢打赌，即使你摆脱了reserve，也几乎没有注意到差异（因为重新分配不经常发生，并且将使用非常快的批量拷贝）。因此，您需要采取更广泛的视角来提高绩效。

Answer 4

如果您有多个向量，则可以通过使用自定义分配器连续分配它们来提高速度。改善内存局部性可以很好地改善算法的运行时间。

Answer 5

如果您使用的是STL的Debug版本，则在所有STL调用中都会有调试开销（特别是在迭代器中）。

我建议用常规数组替换STL向量。如果您使用的是可复制的类型，则可以使用memcpy调用轻松复制多个元素。