接上篇:<C++反汇编与逆向分析技术揭秘>--算术运算和赋值 printf("argc / 4 = %d\n", argc / 4); printf("argc / 5 = %d\n", argc / 5); printf("argc / 7 = %d\n", argc / 7); printf("argc / -4 = %d\n", argc / -4); printf("argc / -5 = %d\

引子 在我之前的一篇文章[ ThoughtWorks代码挑战——FizzBuzzWhizz游戏 通用高速版(C/C++ & C#) ]里曾经提到过编译器在处理除数为常数的除法时,是有优化的,今天整理出来,一来可以了解是怎么实现的,二来如果你哪天要写编译器,这个理论可以用得上.此外,也算我的一个笔记. 实例 我们先来看一看编译器优化的实例.我们所说的除数为常数的整数除法(针对无符号整型, 有符号整型我们后面再讨论),指的是,对于unsigned int a, b, c,例如:a / 10, b /

今天考试的时候遇到了一道题需要路径计数,然而蒟蒻从来没有做过,所以在考场上真的一脸懵逼.然后出题人NaVi_Awson说明天考试还会卡SPFA,吓得我赶紧又来学一波堆优化的Dijkstra(之前只会SPFA... 堆优化Dijkstra 其实Dijkstra的思想很简单.SPFA是以边为基础的最短路松弛,那么Dijkstra恰好相反,是以点为基础的最短路松弛.划分两个点的集合,一个是已经松弛的点集合,一个是未松弛的点集合,每次从已松弛的点集合中找当前路径最小的点来松弛与它相连的未松弛的点.但是如

前言 在经典HS光流算法中,图像中两点间的灰度变化被假定为线性的,但实际上灰度变化是非线性的.本文详细分析了灰度估计不准确造成的偏差并提出了一种改进HS光流算法,这种算法可以得到较好的计算结果,并能明显减少光流计算的迭代次数. 经典HS光流法的误差分析 以前的梯度计算方法只考虑到了图像灰度的一阶变化率而没有考虑高阶部分,在实际应用中会导致较大误差.根据如下一般泰勒公式: (1) 假设物体没帧的位移是0.5像素,那么如果物体移动了30个像素之后,累计的误差可达 在一维情况下,该误差产生的机理如下图

之前有人在知乎提问:"怎么计算apk的启动时间?" : 利用Python或者直接用adb命令怎么计算apk的启动时间呢?就是计算从点击图标到apk完全启动所花费的时间.比如,对游戏来说就是点击游戏图标到进入到登录界面的这段时间. 已知的两种方法貌似可以获取,但是感觉结果不准确:一种是,adb shell am start -w packagename/activity,这个可以得到两个值,ThisTime和TotalTime,不知道两个有什么区别,而且与实际启动时间不匹 配,两者相加都

本文由云+社区发表 本文作者:孙旭,腾讯数据库开发工程师,9年数据库内核开发经验:熟悉数据库查询处理,并发控制,日志以及存储系统:熟悉PostgreSQL(Greenplum,PGXC等).Teradata等数据库内核实现机制. CynosDB 是腾讯数据库研发团队推出的自研数据库,有PostgreSQL和MySQL两个版本.本文以兼容PostgreSQL版CynosDB为例,介绍我们的架构设计和优化思路. 1.概述 PostgreSQL是世界上最先进的开源数据库,始于1986年,有30多年的社

在项目中,随着时间的推移,数据量越来越大,程序的某些功能性能也可能会随之下降,那么此时我们不得不需要对之前的功能进行性能优化.如果优化方案不得当,或者说不优雅,那可能将对整个系统产生不可逆的严重影响. 此篇博主为大家分享一些根据自己多年的大数据分布式工作经验总结出优化的方案. 1.实时sql优化:就是将分析出来耗时的sql进行重写.拆分成多次查询后数据重组.去掉sql函数等等:sql能干的事情,程序肯定能干,且程序运行的性能一般情况会快很多,而且web服务器可以部署很多台:优点:可实现快速优化,

题目链接: https://leetcode.com/problems/divide-two-integers/?tab=Description   Problem :不使用乘法,除法,求模计算两个数的除法~   除法运算:被除数中包含有多少个除数的计算   由于是int类型的除法,因此结果可能超过int的最大值,当超过int的最大值时输出int的最大值   另写除法函数,计算出除法的商. 首先判断出除法运算后的结果是正数还是负数. 之后需要将被除数和除数都变为正数,进行进一步计算 当被除数小于

摘要:现如今, 跨源计算的场景越来越多, 数据计算不再单纯局限于单方,而可能来自不同的数据合作方进行联合计算. 本文分享自华为云社区<如何高可靠.高性能地优化join计算过程?4个优化让你掌握其中的精髓>,作者: breakDraw . 现如今, 跨源计算的场景越来越多, 数据计算不再单纯局限于单方,而可能来自不同的数据合作方进行联合计算. 联合计算时,最关键的就是标识对齐,即需要将两方的角色将同一个标识(例如身份证.注册号等)用join操作关联起来, 提取出两边的交集部分, 后面再进行计算,

一.表达式优化--使用替换程序中的乘除法 c/c++中的加减运算效率远远高于乘除运算,由于移位指令的执行速度和乘除法差不多,所以可以使用移位的方式来替换程序中的乘除法.一个数向右移一位,等于该数乘以2:向左移一位,等于该数除以2:通过这种移位的方式可以明显提高程序的工作效率: 理论上讲,所有的乘法运算均可以转化为移位操作,如a*8,可以替换为:a<<3:a*13,可以替换为:a<<3+a<<2+a; 但对于除法,只有a为2的n次幂时,才可以进项替换,如a/8,可以替换为

原帖:http://blog.csdn.net/sonydvd123/article/details/8245057 一.下面的题目你能全做对吗? 1.7/4=? 2.7/(-4)=? 3.7%4=? 4.7%(-4)=? 5.(-7)/4=? 6.(-7)%4=? 7.(-7)/(unsigned)4=? 答案: 1 -1 3 3 -1 -3 1073741822 如过你全部答对,你可以无视后面的内容…… 二.除法的取整分类 除法的取整分为三类:向上取整.向下取整.向零取整. 1.向上取整:向

---恢复内容开始--- 加法: 示例: 常量相加,则在编译期间就计算出两个常量相加后的结果,直接将这个结果参与运算,减少了运行期的计算.当有变量参与运算时,会先取出内存中的数据,放入通用寄存器中,再通过加法指令来完成计算过程得到结果. 如果开启O2选项,则是考虑效率优先,编译出来的汇编代码会有很大的变化: 如果使用Release版本开启O2选项后,再查看反汇编,则略过很多无用的步骤,直接给printf压入一个常量作为参数: 如果我们稍加修改: 用命令行参数的个数argc去初始化两个变量,那么由

一.下面的题目你能全做对吗? 1.7/4=? 2.7/(-4)=? 3.7%4=? 4.7%(-4)=? 5.(-7)/4=? 6.(-7)%4=? 7.(-7)/(unsigned)4=? 答案: 1 -1 3 3 -1 -3 1073741822 如过你全部答对,你可以无视后面的内容…… 二.除法的取整分类 除法的取整分为三类:向上取整.向下取整.向零取整. 1.向上取整:向+∞方向取最接近精确值的整数.在这种取整方式下,7/4=2,7/(-4)=-1,6/3=2,6/(-3)=-2 2.向

开始之前先分享几款性能优化的插件: 1.SimpleLOD : 除了同样拥有Mesh Baker所具有的Mesh合并.Atlas烘焙等功能,它还能提供Mesh的简化,并对动态蒙皮网格进行了很好的支持. 该插件可在Run-time和Editor中都可以使用,同时开放了源码,大家可以根据项目的实际情况而作修改. http://download.csdn.net/download/jasonczy/10178526 一. 转载自 http://blog.csdn.net/game_jqd/articl

一.加法 1.Debug下: 14: int nVarOne0 = 1 + 5 - 3 * 6;//编译时计算得到结果 00C0550E C7 45 F8 F4 FF FF FF mov dword ptr [nVarOne0],0FFFFFFF4h 15: cout << nVarOne0 << endl; 00C05515 68 9D 4A BF 00 push offset std::endl<char,std::char_traits<char> >

我曾经在知乎的一个答案里谈及到 V8 引擎里实现了 Grisu 算法,我先引用该文的内容简单介绍 Grisu.然后,再谈及 RapidJSON 对它做了的几个底层优化. (配图中的<Grisù>是一套1970年代的意大利卡通短片,主角 Grisù 是一只想成为消防员的小龙.估计 Grisu 算法以龙命名,是与上一代的 Dragon4 算法相关.) Grisu是什么 Grisu 是把浮点数转换为字符串的算法.在 Chrome 里执行这段 JavaScript 实际上就调用了 Grisu: doc

前言 本文为腾讯bugly的原创内容,非经过本文作者同意禁止转载,原文地址为:http://bugly.qq.com/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=1180 我们所熟知的,Android 的图形绘制主要是基于 View 这个类实现. 每个 View 的绘制都需要经过 onMeasure.onLayout.onDraw 三步曲,分别对应到测量大小.布局.绘制. Android 系统为了简化线程开发,降低应用开发的难度,将这三个过程都放在应用的主线程(UI 线程)

转自http://www.unitymanual.com/thread-21597-1-1.html 此总结由自己经验及网上收集整理优化内容 包括:1.代码方面:2.函数使用方面:3.ngui注意方面:4.数学运算方面:5.内存方面:6.垃圾回收方面 等等...本着相互交流 共同进步的原则 好了,总结如下: 1. 尽量避免每帧处理,可以每隔几帧处理一次 比如: [C#] 纯文本查看 复制代码 function Update() { DoSomeThing(); } 可改为每5帧处理一次: [C#

1. 尽量避免每帧处理,可以每隔几帧处理一次 比如: [C#] 纯文本查看 复制代码     function Update() { DoSomeThing(); } 可改为每5帧处理一次: [C#] 纯文本查看 复制代码     function Update() { if(Time.frameCount % 5 == 0) { DoSomeThing(); } } 2. 定时重复处理用InvokeRepeating 函数实现 比如,启动0.5秒后每隔1秒执行一次 DoSomeThing 函数

优化内容 包括: 1.代码方面: 2.函数使用方面: 3.ngui注意方面: 4.数学运算方面: 5.内存方面: 6.垃圾回收方面 等等... 1. 尽量避免每帧处理,可以每隔几帧处理一次 比如:   function Update() { DoSomeThing(); } 可改为每5帧处理一次:   function Update() { if(Time.frameCount % 5 == 0) { DoSomeThing(); } } 2. 定时重复处理用InvokeRepeating 函数