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<title>C程序優化 - 內存篇</title>
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<h1 align="center"><FONT COLOR="#FF0000"><B><SPAN STYLE='font-size:18.0pt;mso-bidi-font-size:12.0pt'><FONT CLASS=title
COLOR=#ff0000><B><BR>C程序優化 - 內存篇</B></FONT></SPAN></B></FONT></h1><P ALIGN="CENTER"><B>liyuming1978（原作）</B></P><TABLE WIDTH="94%" ALIGN="CENTER"><TR><TD class=f2><P>I．優化數組的尋址</P><P>
在編寫程序時，我們常常使用一個一維數組a[M×N]來模擬二維數組a[N][M]，這個時候訪問a[]一維數組的時候：我們經常是這樣寫a[j×M＋i]（對于a[j][i]）。這樣寫當然是無可置疑的，但是顯然每個尋址語句j×M＋i都要進行一次乘法運算。現在再讓我們看看二維數值的尋址，說到這里我們不得不深入到C編譯器在申請二維數組和一維數組的內部細節上――實際在申請二位數組和一維數組，編譯器的處理是不一樣的，申請一個a[N][M]的數組要比申請一個a[M×N]的數組占用的空間大！二維數組的結構是分為兩部分的：</P><P>①
是一個指針數組，存儲的是每一行的起始地址，這也就是為什么在a[N][M]中，a[j]是一個指針而不是a[j][0]數據的原因。</P><P>② 是真正的M×N的連續數據塊，這解釋了為什么一個二維數組可以象一維數組那樣尋址的原因。（即a[j][i]等同于(a[0])[j×M＋i]）</P><P> 清楚了這些，我們就可以知道二維數組要比（模擬該二維數組的）一維數組尋址效率高。因為a[j][i]的尋址僅僅是訪問指針數組得到j行的地址，然后再+i,是沒有乘法運算的！</P><P>
所以，在處理一維數組的時候，我們常常采用下面的優化辦法：（偽碼例子）</P><P> int a[M*N];<BR>int *b=a;<BR>for(…){<BR> b[…]=…;<BR> …………<BR> b[…]=…;<BR> b+=M;<BR>}</P><P> 這個是遍歷訪問數組的一個優化例子，每次b+=M就使得b更新為下一行的頭指針。當然如果你愿意的話，可以自己定義一個數組指針來存儲每一行的起始地址。然后按照二維數組的尋址辦法來處理一維數組。不過，在這里我建議你干脆就直接申請一個二維數組比較的好。下面是動態申請和釋放一個二維數組的C代碼。</P><P>int
get_mem2Dint(int ***array2D, int rows, int columns) // h.263源代碼<BR>{<BR> int
i;<BR> if((*array2D = (int**)calloc(rows, sizeof(int*))) == NULL) no_mem_exit(1);<BR> if(((*array2D)[0]
= (int* )calloc(rows*columns,sizeof(int ))) == NULL) no_mem_exit(1);<BR> for(i=1
; i<rows ; i++)<BR> (*array2D)[i] = (*array2D)[i-1] + columns ;<BR> return
rows*columns*sizeof(int);<BR>}</P><P>void free_mem2D(byte **array2D)<BR>{<BR> if
(array2D){<BR> if (array2D[0]) free (array2D[0]);<BR> else error ("free_mem2D:
trying to free unused memory",100);<BR> free (array2D);<BR> } else{<BR> error
("free_mem2D: trying to free unused memory",100);<BR> }<BR>}</P><P> 順便說一下，如果你的數組尋址有一個偏移量的話，不要寫為a[x+offset]，而應該為
b=a+offset，然后訪問b[x]。</P><P> 不過，如果你不是處理對速度有特別要求的程序的話，這樣的優化也就不必要了。記住，如果編普通程序的話，可讀性和可移值性是第一位的。</P><P>
</P><P>II．從負數開始的數組</P><P> 在編程的時候，你是不是經常要處理邊界問題呢？在處理邊界問題的時候，經常下標是從負數開始的，通常我們的處理是將邊界處理分離出來，單獨用額外的代碼寫。那么當你知道如何使用從負數開始的數組的時候，邊界處理就方便多了。下面是靜態使用一個從－1開始的數組：</P><P>int
a[M];</P><P>int *pa=a+1;</P><P> 現在如果你使用pa訪問a的時候就是從－1到M－2了，就是這么簡單。（如果你動態申請a的話，free（a）可不要free（pa）因為pa不是數組的頭地址）</P><P>
</P><P>III．我們需要鏈表嗎</P><P> 相信大家在學習《數據結構》的時候，對鏈表是相當熟悉了，所以我看有人在編寫一些耗時算法的時候，也采用了鏈表的形式。這樣編寫當然對內存的占用（似乎）少了，可是速度呢？如果你測試：申請并遍歷10000個元素鏈表的時間與遍歷相同元素的數組的時間，你就會發現時間相差了百倍！（以前測試過一個算法，用鏈表是1分鐘，用數組是4秒鐘）。所以這里我的建議是：在編寫耗時大的代碼時，盡可能不要采用鏈表！</P><P>
其實實際上采用鏈表并不能真正節省內存，在編寫很多算法的時候，我們是知道要占用多少內存的（至少也知道個大概），那么與其用鏈表一點點的消耗內存，不如用數組一步就把內存占用。采用鏈表的形式一定是在元素比較少，或者該部分基本不耗時的情況下。</P><P> (我估計鏈表主要慢是慢在它是一步步申請內存的，如果能夠象數組一樣分配一個大內存塊的話，應該也不怎么耗時，這個沒有具體測試過。僅僅是猜想
:P)</P><P></P></TD></TR></TABLE><br>
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