• По возможности используйте линейные или более быстрые алгоритмы. Идеальны алгоритмы с константной сложностью, такие как push_back или поиск в хэш-таблице (см. рекомендации 76 и 80). Неплохи алгоритмы со сложностью O(log N), такие как операции с контейнерами set/map и lower_bound или upper_bound с итераторами произвольного доступа (см. рекомендации 76, 85 и 86). Допустима линейная сложность O(N), как, например, у vector::insert или for_each (см. рекомендации 76, 81 и 84).

• Пытайтесь избежать применения алгоритмов с более чем линейной сложностью, где это возможно. Например, по умолчанию следует затратить определенные усилия на поиск замены имеющегося алгоритма со сложностью O(N log N) или O(N) (если таковая возможна), чтобы избежать непропорционального падения производительности при существенном увеличении объема данных. Так, именно в этом заключается основная причина, по которой в рекомендации 81 советуется предпочитать операции с диапазонами (которые обычно линейны) их копиям для работы с отдельными элементами (которые обычно квадратичны, так как одна линейная операция вызывает другую линейную операцию; см. пример 1 в рекомендации 81).

• Никогда не используйте экспоненциальный алгоритм, если только вы не "приперты к стене" и не имеете другого выхода. Ищите, не жалея сил, альтернативу, прежде чем прибегнуть к экспоненциальному алгоритму, где даже небольшое увеличение данных приводит к существенному падению производительности.

Во-вторых, после того как замеры покажут, что оптимизация действительно нужна и важна, в особенности при росте данных, сконцентрируйте усилия на снижении O-сложности, а не на микрооптимизациях наподобие экономии одного сложения.

Итак, предпочтительно использовать линейные (или лучшие) алгоритмы там, где только это возможно. Избегайте, где можете, алгоритмов с более чем линейной сложностью, и уж тем более — экспоненциальных.

Ссылки

[Bentley00] §6, §8, Appendix 4 • [Cormen01] • [Kernighan99] §7 • [Knuth97a] • [Knuth97b] • [Knuth98] • [McConnell93) §5.1-4, §10.6 • [Murray93] §9.11 • [Sedgewick98] • [Stroustrup00] §17.1.2

<p>8. Не оптимизируйте преждевременно</p>Резюме

Как гласит пословица, не подгоняйте скачущую лошадь. Преждевременная оптимизация непродуктивна и быстро входит в привычку. Первое правило оптимизации: не оптимизируйте. Второе правило оптимизации (только для экспертов): не оптимизируйте ни в коем случае. Семь раз отмерь, один раз оптимизируй.

Обсуждение

В [Stroustrup00] §6 имеется замечательная цитата:

Преждевременная оптимизация — корень всех бед.

— Дональд Кнут (Donald Knuth) [цитирует Хоара (Hoare)]

С другой стороны, мы не можем игнорировать эффективность.

— Ион Бентли (Jon Bentley)

Хоар и Кнут совершенно правы (см. рекомендацию 6 и эту). Но прав и Бентли (рекомендация 9).

Мы определяем преждевременную оптимизацию как усложнение дизайна или кода (что делает его менее удобочитаемым) во имя повышения производительности, когда усилия не оправдываются доказанной необходимостью повышения производительности (например, реальными измерениями и сравнением с поставленной целью). Зачастую такие усилия вообще не приводят к повышению производительности программы.

Всегда помните:

Гораздо, гораздо проще сделать корректную программу быстрой, чем быструю — корректной.

Поэтому по умолчанию не концентрируйтесь на том, чтобы сделать код быстрым, в первую очередь его надо сделать максимально понятным и удобочитаемым (рекомендация 6). Ясный код проще написать корректно, проще понять, проще переделать — и проще оптимизировать. Усложнения, включая оптимизацию, всегда можно внести позже — и только при необходимости.

Перейти на страницу:

Все книги серии C++ In-Depth

Похожие книги