為什么我的程序在完全循環(huán)8192個(gè)元素時(shí)會(huì)變慢？以下是相關(guān)程序的摘錄。矩陣img[][]的大小為SIZE×SIZE，并在以下位置初始化：img[j][i] = 2 * j + i然后，你創(chuàng)建一個(gè)矩陣res[][]，這里的每個(gè)字段都是img矩陣中它周圍9個(gè)字段的平均值。為簡單起見，邊框保留為0。for(i=1;i<SIZE-1;i++)
for(j=1;j<SIZE-1;j++) {
res[j][i]=0;
for(k=-1;k<2;k++)
for(l=-1;l<2;l++)
res[j][i] += img[j+l][i+k];
res[j][i] /= 9;}這就是該計(jì)劃的全部內(nèi)容。為了完整起見，以下是之前的內(nèi)容。沒有代碼。如您所見，它只是初始化。#define SIZE 8192float img[SIZE][SIZE]; // input imagefloat res[SIZE][SIZE]; //result of mean filterint i,j,k,l;for(i=0;i<SIZE;i++)
for(j=0;j<SIZE;j++)
img[j][i] = (2*j+i)%8196;基本上，當(dāng)SIZE是2048的倍數(shù)時(shí)，此程序很慢，例如執(zhí)行時(shí)間：SIZE = 8191: 3.44 secs
SIZE = 8192: 7.20 secs
SIZE = 8193: 3.18 secs編譯器是GCC。據(jù)我所知，這是因?yàn)閮?nèi)存管理，但我對(duì)這個(gè)主題并不太了解，這就是我在這里問的原因。另外如何解決這個(gè)問題會(huì)很好，但如果有人能解釋這些執(zhí)行時(shí)間，我已經(jīng)足夠開心了。我已經(jīng)知道m(xù)alloc / free了，但問題不在于使用的內(nèi)存量，它只是執(zhí)行時(shí)間，所以我不知道這會(huì)有多大幫助。
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開心每一天1111
TA貢獻(xiàn)1836條經(jīng)驗(yàn) 獲得超13個(gè)贊
差異是由以下相關(guān)問題引起的相同超對(duì)齊問題引起的：
但那只是因?yàn)榇a還有另外一個(gè)問題。
從原始循環(huán)開始：
for(i=1;i<SIZE-1;i++)
for(j=1;j<SIZE-1;j++) {
res[j][i]=0;
for(k=-1;k<2;k++)
for(l=-1;l<2;l++)
res[j][i] += img[j+l][i+k];
res[j][i] /= 9;}首先注意兩個(gè)內(nèi)環(huán)是微不足道的。它們可以按如下方式展開：
for(i=1;i<SIZE-1;i++) {
for(j=1;j<SIZE-1;j++) {
res[j][i]=0;
res[j][i] += img[j-1][i-1];
res[j][i] += img[j ][i-1];
res[j][i] += img[j+1][i-1];
res[j][i] += img[j-1][i ];
res[j][i] += img[j ][i ];
res[j][i] += img[j+1][i ];
res[j][i] += img[j-1][i+1];
res[j][i] += img[j ][i+1];
res[j][i] += img[j+1][i+1];
res[j][i] /= 9;
}}這樣就留下了我們感興趣的兩個(gè)外環(huán)。
現(xiàn)在我們可以看到問題在這個(gè)問題中是一樣的：為什么在迭代2D數(shù)組時(shí)，循環(huán)的順序會(huì)影響性能？
您是按列而不是按行迭代矩陣。
要解決此問題，您應(yīng)該交換兩個(gè)循環(huán)。
for(j=1;j<SIZE-1;j++) {
for(i=1;i<SIZE-1;i++) {
res[j][i]=0;
res[j][i] += img[j-1][i-1];
res[j][i] += img[j ][i-1];
res[j][i] += img[j+1][i-1];
res[j][i] += img[j-1][i ];
res[j][i] += img[j ][i ];
res[j][i] += img[j+1][i ];
res[j][i] += img[j-1][i+1];
res[j][i] += img[j ][i+1];
res[j][i] += img[j+1][i+1];
res[j][i] /= 9;
}}這完全消除了所有非順序訪問，因此您不再在大功率二次上獲得隨機(jī)減速。
酷睿i7 920 @ 3.5 GHz
原始代碼：
8191: 1.499 seconds8192: 2.122 seconds8193: 1.582 seconds
互換的外循環(huán)：
8191: 0.376 seconds8192: 0.357 seconds8193: 0.351 seconds
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