本篇内容介绍了“C++如何将计算从运行时移动到编译时”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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Per.11:将计算从运行时移动到编译时

Reason（原因）

为了减少代码大小和执行时间。通过常量避免数据竞争。为了在编译时捕捉错误（同时消除错误处理代码）

Example（示例）

double square(double d) { return d*d; }
static double s2 = square(2);    // old-style: dynamic initialization

constexpr double ntimes(double d, int n)   // assume 0 <= n
{
       double m = 1;
       while (n--) m *= d;
       return m;
}
constexpr double s3 {ntimes(2, 3)};  // modern-style: compile-time initialization

向s2初始化这样的代码很常见，特别是比square稍微复杂一点初始化代码。然而，和s3的初始化相比，存在两个问题：

• we suffer the overhead of a function call at run time

• 我们需要负担执行时的函数调用所需的代价。

• s2 just might be accessed by another thread before the initialization happens.

• 在被初始化之前，s2可能被另外的线程访问。

Note: you can't have a data race on a constant.

注意：常量不会发生数据竞争。

Example（示例）

考虑一种提供一个存储小对象于自身，存储大对象于堆的句柄。

constexpr int on_stack_max = 20;

template
struct Scoped {     // store a T in Scoped
       // ...
   T obj;
};

template
struct On_heap {    // store a T on the free store
       // ...
       T* objp;
};

template
using Handle = typename std::conditional<(sizeof(T) <= on_stack_max),
                   Scoped,      // first alternative
                   On_heap      // second alternative
              >::type;

void f()
{
   Handle v1;                   // the double goes on the stack
   Handle> v2;  // the array goes on the free store
   // ...
}

假设Scoped和On_head提供了兼容的用户接口。这里我们在编译时计算最优的类型。类似的技术可以用于选择最优的函数调用。

Note（注意）

理想状态时{不要}试图在运行时执行每一件事。显然由于大多数计算依靠输入信息，所以无法移动到编译时计算，但是复杂的编译时计算会严重的增加编译时间并使调试复杂化。甚至可能由于引入编译时计算使代码变慢。不可否认，这种情况非常少见，但是通过将一个通常的计算强制分为独立的最优化子计算过程，有可能使指令缓存效率变低。

Enforcement（实施建议）

• Look for simple functions that might be constexpr (but are not).

• 寻找可以（但是没有）定义为constexpr的简单函数。

• Look for functions called with all constant-expression arguments.

• 寻找使用常量表达式参数调用的函数。

• Look for macros that could be constexpr.

• 寻找可以定义为constexpr。

“C++如何将计算从运行时移动到编译时”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

网页标题：C++如何将计算从运行时移动到编译时
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