MIT 6.172 Bentley Rules for Optimizing Work算法优化笔记

软件优化工作有许多基础方法，这里介绍了4大块共22个小方法。

一、 Data   structures

1. packing and encoding

packing：在一个machine word（字节\dw）中存储多于一个的数据

   encoding：用更少的字节存储相同的数据

   例：int型的 1912 比字符串型的 1912 占据空间小、

2. augmentation

在数据结构里加一些信息让基础动作更简便

   例：在一个链表后append另一个链表，存储一个指向尾结点的指针，让append更快。

3.precomputation

对一些要用到的数据进行预计算，类似于动态规划

   例：事先计算杨辉三角，以计算二项式系数

4. caching

前面的计算结果不删掉，一遍后续的计算能用，有点类似简陋版的动态规划。

5.sparsity

将结构化的数据紧凑化。改变数据结构，避免存储与计算 0。

   例：稀疏矩阵的存储：用一个二维数列存储每个元素的值与在列的位置，用一个一维数组存储每行的数量（存储起始位置，存储指针）。

   例：将图简化。

二、Logic

1. constant folding and propagation

将所有的常数计算都放到编译阶段

2.common-subexpression elimination

变量计算可以简化,目的，更少的基本计算语句执行

   例 a=b+c d=c+ e f=a-d 变为 a=b+c d=c+e f=b-e

3.algebraic identities

同相同效果的但是计算量更小的运算符符号替代。

   例：比较sqrt（a)<b ==== a<b^2，开根号的消耗比平方大

4.short-circuiting

达到条件时提早停止循环，例如冒泡排序中设置停止条件

5.ording tests

条件判断语句中，可能有多个分支，越常见的分支放到最前面（有点类似哈夫曼树）

6.creating a fast path

创建提早成功、退出条件，这些退出条件的计算比较简单

7.combining tests

深度大于1的条件判断树，将其combine成深度为1的条件判断树，用 switch  等

三、loops

1.hoisting

loop-invariant code motion  

   将循环中常见计算等每次相同的计算外提

2.sentinels

哨兵，如循环中的flag，作退出条件

3. loop unrolling

循环展开

   例：一个循环，12 * 1一个语句 改成 4 * 3个语句

   优点：循环中更少的跳转指针的数量，可以获得更多的编译优化

4.loop fusion

如果可以，将两个循环 合并  到一个循环中

5.eliminationg wasted iterations

规定合理的循环边界

   例:

flag = 30;
for(int i=0;i<flag;i++){
	if(i<20)
	 do something
}

把n改为20

四、functions

1.inlining

使用 内联函数  ，让运行速度赶上宏指令

2. tail-recursion elimination

尾递归优化，原理是编译器会把尾递归变成一个循环，防止爆栈

https://zhuanlan.zhihu.com/p/36587160

3.coarsening recursion

在某些时段用更有效率的代码代替原有函数

   例：归并函数 优化成 归并插入函数

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