本文讲述在编写C程序代码的常用优化办法，分为I/O篇，内存篇，算法篇，MMX汇编篇。 数据挖掘工具
二．内存篇 数据挖掘实验室
在上一篇中我们讲述了如何优化文件的读写，这一篇则主要讲述对内存操作的优化，主要有数组的寻址，指针链表等，还有一些实用技巧。
I．优化数组的寻址
在编写程序时，我们常常使用一个一维数组a[M×N]来模拟二维数组a[N][M]，这个时候访问a[]一维数组的时候：我们经常是这样写a[j×M＋i]（对于a[j][i]）。这样写当然是无可置疑的，但是显然每个寻址语句j×M＋i都要进行一次乘法运算。现在再让我们看看二维数值的寻址，说到这里我们不得不深入到C编译器在申请二维数组和一维数组的内部细节上――实际在申请二位数组和一维数组，编译器的处理是不一样的，申请一个a[N][M]的数组要比申请一个a[M×N]的数组占用的空间大！二维数组的结构是分为两部分的： 数据挖掘实验室
① 是一个指针数组，存储的是每一行的起始地址，这也就是为什么在a[N][M]中，a[j]是一个指针而不是a[j][0]数据的原因。 数据挖掘工具
② 是真正的M×N的连续数据块，这解释了为什么一个二维数组可以象一维数组那样寻址的原因。（即a[j][i]等同于(a[0])[j×M＋i]） 数据挖掘交友
清楚了这些，我们就可以知道二维数组要比（模拟该二维数组的）一维数组寻址效率高。因为a[j][i]的寻址仅仅是访问指针数组得到j行的地址，然后再+i,是没有乘法运算的！ 数据挖掘工具
所以，在处理一维数组的时候，我们常常采用下面的优化办法：（伪码例子） 数据挖掘实验室
int a[M*N]; 数据挖掘实验室
int *b=a;
for(…){ 数据挖掘研究院
b[…]=…;
…………
b[…]=…; 数据挖掘工具
b+=M; 数据挖掘工具
} 数据挖掘工具
这个是遍历访问数组的一个优化例子，每次b+=M就使得b更新为下一行的头指针。当然如果你愿意的话，可以自己定义一个数组指针来存储每一行的起始地址。然后按照二维数组的寻址办法来处理一维数组。不过，在这里我建议你干脆就直接申请一个二维数组比较的好。下面是动态申请和释放一个二维数组的C代码。
int get_mem2Dint(int ***array2D, int rows, int columns) //h.263源代码 数据挖掘交友
{
int i; 数据挖掘论坛
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if((*array2D = (int**)calloc(rows, sizeof(int*))) == NULL) no_mem_exit(1); 数据挖掘研究院
if(((*array2D)[0] = (int* )calloc(rows*columns,sizeof(int ))) == NULL) no_mem_exit(1); 数据挖掘实验室
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for(i=1 ; i<rows ; i++) 数据挖掘论坛
(*array2D)[i] = (*array2D)[i-1] + columns ; 数据挖掘论坛
数据挖掘研究院
return rows*columns*sizeof(int); 数据挖掘工具
} 数据挖掘交友
void free_mem2D(byte **array2D)
{ 数据挖掘交友
if (array2D){
if (array2D[0]) free (array2D[0]);
else error ("free_mem2D: trying to free unused memory",100);
free (array2D);
} else{ 数据挖掘研究院
error ("free_mem2D: trying to free unused memory",100); 数据挖掘交友
}
}
顺便说一下，如果你的数组寻址有一个偏移量的话，不要写为a[x+offset]，而应该为 b=a+offset，然后访问b[x]。 数据挖掘工具
不过，如果你不是处理对速度有特别要求的程序的话，这样的优化也就不必要了。记住，如果编普通程序的话，可读性和可移值性是第一位的。
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II．从负数开始的数组 数据挖掘实验室
在编程的时候，你是不是经常要处理边界问题呢？在处理边界问题的时候，经常下标是从负数开始的，通常我们的处理是将边界处理分离出来，单独用额外的代码写。那么当你知道如何使用从负数开始的数组的时候，边界处理就方便多了。下面是静态使用一个从－1开始的数组：
int a[M]; 数据挖掘交友
int *pa=a+1; 数据挖掘研究院
现在如果你使用pa访问a的时候就是从－1到M－2了，就是这么简单。（如果你动态申请a的话，free（a）可不要free（pa）因为pa不是数组的头地址）
III．我们需要链表吗 数据挖掘论坛
相信大家在学习《数据结构》的时候，对链表是相当熟悉了，所以我看有人在编写一些耗时算法的时候，也采用了链表的形式。这样编写当然对内存的占用（似乎）少了，可是速度呢？如果你测试：申请并遍历10000个元素链表的时间与遍历相同元素的数组的时间，你就会发现时间相差了百倍！（以前测试过一个算法，用链表是1分钟，用数组是4秒钟）。所以这里我的建议是：在编写耗时大的代码时，尽可能不要采用链表！ 数据挖掘论坛
其实实际上采用链表并不能真正节省内存，在编写很多算法的时候，我们是知道要占用多少内存的（至少也知道个大概），那么与其用链表一点点的消耗内存，不如用数组一步就把内存占用。采用链表的形式一定是在元素比较少，或者该部分基本不耗时的情况下。 数据挖掘交友
(我估计链表主要慢是慢在它是一步步申请内存的，如果能够象数组一样分配一个大内存块的话，应该也不怎么耗时，这个没有具体测试过。仅仅是猜想 :P) 数据挖掘工具 |
