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小明思考

高性能服務器端計算
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C++性能優化實踐1---設計數據結構

Posted on 2005-12-22 20:42 小明 閱讀(3854) 評論(8)  編輯 收藏 引用 所屬分類: C/C++

對于性能優化,相信喜歡C++的人都是比較重視效率。我準備寫一個系列,主要是基于我的一些實踐,至于理論上的東西,不是我的重點。我也講不出來一堆道理:-)。我所說的例子,都將是我以前所遇到的一些案例,記錄一下思路,拿出來跟大家share。


在C++程序中,自從有了STL,很少有人去自己去設計數據結構,當然大部分情況STL的效率都是可以的。萬事都有例外。

我接觸到一個需求,是根據手機號碼的號段表(位數不定,一般是七八位)來查出手機號碼所在的地區。
比如
1315156   南京
13812345 北京
1366789  上海
025          南京

一種可能的方案是設計多個hashmap
map<int,string> seg8; map<int,string> seg7;  map<int,string> seg3; ...
每個map分別對應不同的位數。對于一個phone,分別在這些map中查找
但是效率不行。

這里面有個關鍵,因為手機號碼都是數字,我們可以設計出一棵樹,每個節點都是0-9,他可以有10個節點,葉子節點我們就可以儲存數據。迅速在大腦里想象一個這樣的模型。

還是看代碼比較明了。 十叉樹

#if !defined __TREE10__
#define __TREE10__

#pragma warning(disable:
4786)

namespace sandy
{
    
namespace Private  
    {
        template
<class VALUE>
            
struct __Node10  //節點struct
        {
            typedef __Node10
<VALUE>* POINTER;
            VALUE 
* data; //數據
            POINTER ptr[10]; //子節點
            
            __Node10():data(
0)
            {
                memset(ptr,
0,sizeof(POINTER)*10);
            }
        };
    }
    
    template
<typename VALUE>
        
class CTree10
    {
        typedef  Private::__Node10
<VALUE> NODE;
    
private:
        
long                    m_lcount;          //插入的數據數量
        long                    m_lnodecount;      //節點數
        NODE*                    m_proot;           //根結點指針
        
    
public:
        CTree10():m_lcount(
0),m_lnodecount(0),m_proot(CreateNode()) //notice:Keep order with their declare
        {
        }
        
~CTree10()
        {
            DestroyAll();
        }
        
        
void DestroyAll()
        {
            
for(short i =0;i<10;++i)
            {
                
if(m_proot->ptr[i]!=0)
                {
                    Remove(m_proot
->ptr[i]);
                    m_proot
->ptr[i] = 0;
                }
            }
        }
        
        
bool Insert(const char*pKey,const VALUE &data) //插入節點
        {
            assert(pKey
!=0);
            NODE 
* pNode = m_proot;
            NODE 
* pChildNode =0;
            
char c = 0;
            
            
for(unsigned int i=0;i<strlen(pKey);++i)
            {
                c 
= pKey[i];    if(c<'0' || c>'9'return false;
                pChildNode 
= pNode->ptr[(c-'0')];
                
if(pChildNode == 0//not build
                {
                    pChildNode 
= pNode->ptr[(c-'0')] = CreateNode();//create a new child
                }
                pNode 
= pChildNode ;//change node to child node
            }
            
            
if(pNode->data == 0//empty 
            {
                pNode
->data = new VALUE(data);
                
++m_lcount;
                
return true;
            }
            
else//already inserted
            {
                
return false;
            }
        }
        
        
bool Lookup(const char*pKey,VALUE &data,bool strick = true)
        {
            assert(pKey
!=0);
            NODE 
* pNode = m_proot;
            NODE 
* pChildNode =0;
            
char c = 0;
            
            
for(unsigned int i=0;i<strlen(pKey);++i)
            {
                c 
= pKey[i]; if(c<'0' || c>'9'return false;
                pChildNode 
= pNode->ptr[(c-'0')];
                
if(pChildNode!=0)
                {
                    pNode 
= pChildNode;
                }
                
else // can't find
                {
                    
if(!strick)
                    {
                        
break;
                    }
                    
return false;
                }
            }
            
            
if(pNode->data != 0//already inserted
            {
                data 
= *(pNode->data);
                
return true;
            }
            
else  // no inserted
            {
                
return false;
            }
        }
        
    
private:
        NODE 
*CreateNode()
        {
            NODE 
*pNewNode = new NODE();
            assert(pNewNode
!= 0);
            
++m_lnodecount;
            
return pNewNode;
        }
        
        
void Remove(NODE *pNode)
        {
            assert(pNode
!=0);
            
forshort i = 0 ; i < 10 ; i ++ )
            {
                
if( pNode -> ptr[ i ] )
                    Remove( pNode 
-> ptr[ i ] );
            }
            
if(pNode->data!=0)
            {
                delete pNode
->data;
                
--m_lcount;
            }
            
--m_lnodecount;
            delete pNode;
        }
    };
}

#endif


這個Tree10我在vc6下測試的結果:
插入速度比std::map快3倍,查詢速度則是std::map的10倍


 

Feedback

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2005-12-22 20:53 by 小明
C++性能優化,我推薦一本比較好的書
Efficient C++ Performance Programming Techniques

# re: C++性能優化實踐1---設計數據結構  回復  更多評論   

2005-12-23 09:42 by ngaut
支持小明兄創作,建議多測試幾個stl的數據,僅僅vc6恐怕還說明不了太多問題,不妨試試STL PORT 和 gcc的,以及vs.net自帶的stl

# re: C++性能優化實踐1---設計數據結構  回復  更多評論   

2005-12-23 16:45 by 小軟
love 小明
這個功能,我很久以前就聽你說過了,老一套,不是新聞是舊聞了:)

# re: C++性能優化實踐1---設計數據結構  回復  更多評論   

2006-01-05 10:36 by LEE
1.空間換時間,這樣做空間應該會大很多,而且所換回的效率也不見得怎么樣。
2.你的容器的Key是char*,而你用的stl map的key又是int,怎么不把你的容器的key換成int試下?
3.如果這個int的key是一個很大的數字呢?
4.這個int的數字你選擇是十進制的位來分解,那為什么不是其他進制的?
5.STL的map是用的RB二叉樹,相當于二分查找,算法復雜度為O(log2n),這個是為了考慮個別查詢的效率在控制范圍內。如果要比查詢的平均時間的話,你要和hash算法比,使用STL的hash_map(雖然這個不在標準內,但是大多數STL還是支持的),算法復雜度為O(1),估計你的n分查找是很難比過的。

# re: C++性能優化實踐1---設計數據結構  回復  更多評論   

2006-01-05 10:42 by LEE
順便提一句,實際上大多數系統中的key-value pair算法都是使用hash算法。另外就是B樹了,這二者的查詢效率應該是最好的了。B樹在很多數據庫、文件系統中大量使用,基本上是樹型查找的極致了。

# re: C++性能優化實踐1---設計數據結構  回復  更多評論   

2006-01-18 08:13 by nanami
std::map使用的RB二叉樹(紅黑二叉樹,或平衡B樹),就是B樹的一個特殊情況。HashMap要分情況用,畢竟計算Hash是需要耗費一個恒定的時間,而同時為了避免Hash碰撞,需要一個算法比較復雜的HASH,這個一般只有在海量數據的時候優勢才明顯,否則還不如MAP的效率。

# re: C++性能優化實踐1---設計數據結構  回復  更多評論   

2006-03-20 14:38 by alou
呵呵,當年我還用過256叉樹呢。

# re: C++性能優化實踐1---設計數據結構  回復  更多評論   

2006-05-15 15:26 by yhhv
好辦法!
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