——————————————————————————————————————————————————————————————————————————

春节期间闲来无事想研究下算法,上机测试代码却遇到了意外错误,在此记录整个过程,祝各位新的一年在算法设计和故障排查方面的思维敏锐度媲美 dog 的

嗅觉!

——————————————————————————————————————————————————————————————————————————

整数 n 的阶乘(factorial)记作“n!”,比如要计算 5!,那么就是计算 5 * 4 * 3 * 2 * 1 = 120。

在 32 位系统上,“unsigned int(ULONG)”型变量能够持有的最大 10 进制值为 4,294,967,295(FFFF FFFF),意味着无符号数最多只能用来计算

12!(479,001,600 = 1C8C FC00);若计算 13!(6,227,020,800 = 1 7328 CC00)就会发生溢出。

类似地,“int”型变量能够持有的最大 10 进制值为 2,147,483,647(7FFF FFFF),意味着有符号数最多也只能用来计算

12!;若计算 13! 就会发生下溢(8000 0000 = -2,147,483,648)。

一般的编程范式通常以函数递归调用自身来实现阶乘计算,并在函数内部添加递归的终止条件。

下图是一种叫做“尾递归”的阶乘计算算法,从源码级别来看,它的巧妙之处在于第二个形参“computed_value”可以用来保存

本次递归的计算结果,然后作为下一次的输入。每次第一个参数“number”的值都递减,终止条件就是当它降到 1 时,即返回最新的 computed_value

值。“tail_recursivef_factorial()”开头的判断逻辑确保了我们不会因为计算 13! 或更大数的阶乘导致溢出:

作为对比,下图则是另一种“基本递归”的阶乘计算算法,“recursive_factorial()”只有一个形参,就是要计算阶乘的正整数。

前面的逻辑大致与 tail_recursivef_factorial() 相同,除了最后那条 return 语句,它把对自身的递归调用放进了一个表达式中,这种做法对性能的影响是

致命的,因为不得不等待递归调用终止才能完成整个表达式的求值计算:

————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————

假设我们忽略溢出的情况,或者在 64 位系统上执行这段代码,就可以传入更大的正整数。而从源码上看,recursive_factorial() 的性能严重依赖于输入

参数——试想要计算 100!,它可能需要反复地创建,销毁函数调用栈帧 100 次,才能完成表达式求值并返回。

反观 tail_recursivef_factorial(),因为它引入了一个额外变量存储每次调用的结果,从形式上而言与 for 循环并无太大区别,

“貌似”编译器可以优化这段代码来生成与 for 循环类似的汇编指令,从而避免函数调用造成的额外 CPU 时钟周期开销(反复的压栈弹栈都需要访问内

存)。

我们的美好愿望是:同样计算 100!,tail_recursivef_factorial() 无需多余的 99 次函数调用栈帧开销,在汇编级别直接用与类似 for 循环的迭代控制结构即可

实现相同效果,使得执行时间大幅缩短。

在后面的调试环节你会看到:这个“美好愿望”或许对其它编译器而言能够成立,对 Visual C/C++ 编译器而言则不行——它还不够智能来进行尾递归优化

(或称尾递归“消除”)。

做性能分析就需要计算两者的执行时间,我们使用内核例程“KeQuerySystemTime()”,分别在两个函数各自的调用前后获取一次当前系统时间,然后相减

得出差值,它就是两种阶乘计算算法的运行时间,如下图,注意黄框部分的逻辑,变量“execution_time_of_factorial_algorithm”存储它们各自的运行时

间:

图中以内联汇编添加的软件断点是为了方便观察 KeQuerySystemTime() 如何使用“LARGE_INTEGER”这个结构体:

原始文档写得很清楚—— KeQuerySystemTime() 输出的系统时间(由一枚“LARGE_INTEGER”型指针引用)

是从 1601年1月1日开始至当前的“100 纳秒”数量,通常约每 10 毫秒会更新一次系统时间。

KeQuerySystemTime() 的输出值是根据 GMT 时区计算的,使用 ExSystemTimeToLocalTime() 可以把它调整为本地时区的值。

既然 1 毫秒 = 1000 微秒 = 1000000 纳秒,只需把这个值除以 10000 即可得到“毫秒数”,再除以 1000 即可得出以秒为单位

的运行时间。

但是事情没那么简单,你想看看:从 1601年1月1日以来到当前 KeQuerySystemTime() 调用经历了多少个“100 纳秒”,无论这个

数值为何,肯定不是 32 位系统上的 4 字节变量能够容纳得下的,所以要么在 64 位 Windows 上调试这段代码,要么必须使用

LARGE_INTEGER 结构体的 QuadPart 字段,该字段实质上是内存中一个连续的 8 字节区域:

以 32 位系统而言,ULONG 型变量最多支持 4294967295 个“100 纳秒”,亦即 429 秒;换言之,阶乘算法运行超过 7 分钟,

就无法用 ULONG 变量(execution_time_of_factorial_algorithm)存储执行时间(该值已溢出所以不正确)。

------ 新春第一炮:阶乘算法性能分析与 double fault 蓝屏故障排查 Part I ------的更多相关文章

  1. 背景建模技术(二):BgsLibrary的框架、背景建模的37种算法性能分析、背景建模技术的挑战

    背景建模技术(二):BgsLibrary的框架.背景建模的37种算法性能分析.背景建模技术的挑战 1.基于MFC的BgsLibrary软件下载 下载地址:http://download.csdn.ne ...

  2. 分析Windows的死亡蓝屏(BSOD)机制

    这篇文章本来是投Freebuf的,结果没过.就贴到博客里吧,图懒得发上来了 对于Windows系统来说,被人们视为洪水猛兽的蓝屏也是一种有利于系统稳定的机制.蓝屏其实是Windows系 统的一种自查机 ...

  3. Javascript中的冒泡排序,插入排序,选择排序,快速排序,归并排序,堆排序 算法性能分析

    阿里面试中有一道题是这样的: 请用JavaScript语言实现 sort 排序函数,要求:sort([5, 100, 6, 3, -12]) // 返回 [-12, 3, 5, 6, 100],如果你 ...

  4. 专项测试-App性能分析

    专项测试 app性能 Activity是Android组件中最基本也是最为常见用的四大组件(Activity,Service服务,Content Provider内容提供者,BroadcastRece ...

  5. 揪出“凶手”——实战WinDbg分析电脑蓝屏原因

    http://www.appinn.com/blue-screen-search-code/ 蓝屏代码查询器 – 找出蓝屏的元凶 11 文章标签: windows / 系统 / 蓝屏. 蓝屏代码查询器 ...

  6. 常用排序算法的python实现和性能分析

    常用排序算法的python实现和性能分析 一年一度的换工作高峰又到了,HR大概每天都塞几份简历过来,基本上一天安排两个面试的话,当天就只能加班干活了.趁着面试别人的机会,自己也把一些基础算法和一些面试 ...

  7. 笔试算法题(58):二分查找树性能分析(Binary Search Tree Performance Analysis)

    议题:二分查找树性能分析(Binary Search Tree Performance Analysis) 分析: 二叉搜索树(Binary Search Tree,BST)是一颗典型的二叉树,同时任 ...

  8. 十大基础排序算法[java源码+动静双图解析+性能分析]

    一.概述 作为一个合格的程序员,算法是必备技能,特此总结十大基础排序算法.java版源码实现,强烈推荐<算法第四版>非常适合入手,所有算法网上可以找到源码下载. PS:本文讲解算法分三步: ...

  9. 几种常见排序算法的基本介绍,性能分析,和c语言实现

    本文介绍6种常见的排序算法,以及他们的原理,性能分析和c语言实现: 为了能够条理清楚,本文所有的算法和解释全部按照升序排序进行 首先准备一个元素无序的数组arr[],数组的长度为length,一个交换 ...

随机推荐

  1. cesium编程入门(二)环境搭建

    环境搭建 环境搭建 编译 node 安装 Node.js安装包及源码下载地址为:https://nodejs.org/en/download/. 安装完成后,打开命令行,输入:node -v,如果结果 ...

  2. VMWare 安装ubuntu,虚机设置静态IP接入公网

    本文提供的kafka安装配置为Linux(ubuntu-16.04.3) 1.首先安装VMarea(14.0.0 build-6661328) 2.到http://www.ubuntu.org.cn/ ...

  3. [国嵌攻略][092][UDP网络程序设计]

    server.c #include <sys/socket.h> #include <netinet/in.h> #include <strings.h> #inc ...

  4. 转:C++与JAVA语言区别

    转自:http://club.topsage.com/thread-265349-1-1.html Java并不仅仅是C++语言的一个变种,它们在某些本质问题上有根本的不同: (1)Java比C++程 ...

  5. SQL语句order by两个字段同时排序。

    ORDER BY  后可加2个字段,用英文逗号隔开.理解:对两个字段都排序,并不是之排序其中的一个字段: f1用升序, f2降序,sql该这样写 ORDERBY  f1, f2  DESC 也可以这样 ...

  6. Dubbo底层采用Socket进行通信详解

    由于Dubbo底层采用Socket进行通信,自己对通信理理论也不是很清楚,所以顺便把通信的知识也学习一下. n  通信理论 计算机与外界的信息交换称为通信.基本的通信方法有并行通信和串行通信两种. 1 ...

  7. java中的nextLine

    package scanner; import java.util.Scanner; public class NextLine { public static void main(String[] ...

  8. 使用WinDbg获取SSDT函数表对应的索引再计算得出地址

    当从Ring3进入Ring0的时候会将所需要的SSDT索引放入到寄存器EAX中去,所以我们这里通过EAX的内容得到函数在SSDT中的索引号,然后计算出它的地址首先打开WinDbug,我们以函数ZwQu ...

  9. phpstorm修改创建文件时的默认注释

    之前也修改过,过了一段时间又忘了,记个笔记.下次好找 工具版本 工具设置里,File>>Settings...如下

  10. linkin大话设计模式--观察者模式

    linkin大话设计模式--观察者模式 观察者模式定义了对象间的一对多依赖关系,让一个或者多个观察者观察一个对象主题.当主题对象的状态发生改变的时候,系统能通知所有的依赖于此对象的观察者对象,从而能自 ...