C:改善使用重罪()的功能的性能

前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了C:改善使用重罪()的功能的性能前端之家小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。
我有一个C函数,根据经过时间计算4个正弦值.使用gprof,我认为这个功能使用100%(100.7%是精确的哈尔)cpu时间.
void
update_sines(void)
{
    clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC,&spec);
    s = spec.tv_sec;
    ms = spec.tv_nsec * 0.0000001;
    etime = concatenate((long)s,ms);

    int k;
    for (k = 0; k < 799; ++k)
    {
        double A1 = 145 * sin((RAND1 * k + etime) * 0.00333) + RAND5;           // Amplitude
        double A2 = 100 * sin((RAND2 * k + etime) * 0.00333) + RAND4;           // Amplitude
        double A3 = 168 * sin((RAND3 * k + etime) * 0.00333) + RAND3;           // Amplitude
        double A4 = 136 * sin((RAND4 * k + etime) * 0.00333) + RAND2;           // Amplitude

        double B1 = 3 + RAND1 + (sin((RAND5 * k) * etime) * 0.00216);           // Period
        double B2 = 3 + RAND2 + (sin((RAND4 * k) * etime) * 0.002);         // Period
        double B3 = 3 + RAND3 + (sin((RAND3 * k) * etime) * 0.00245);           // Period
        double B4 = 3 + RAND4 + (sin((RAND2 * k) * etime) * 0.002);         // Period

        double x = k;                                   // Current x

        double C1 = 0.6 * etime;                            // X axis move
        double C2 = 0.9 * etime;                            // X axis move
        double C3 = 1.2 * etime;                            // X axis move
        double C4 = 0.8 * etime + 200;                          // X axis move

        double D1 = RAND1 + sin(RAND1 * x * 0.00166) * 4;               // Y axis move
        double D2 = RAND2 + sin(RAND2 * x * 0.002) * 4;                 // Y axis move
        double D3 = RAND3 + cos(RAND3 * x * 0.0025) * 4;                // Y axis move
        double D4 = RAND4 + sin(RAND4 * x * 0.002) * 4;                 // Y axis move

        sine1[k] = A1 * sin((B1 * x + C1) * 0.0025) + D1;
        sine2[k] = A2 * sin((B2 * x + C2) * 0.00333) + D2 + 100;
        sine3[k] = A3 * cos((B3 * x + C3) * 0.002) + D3 + 50;
        sine4[k] = A4 * sin((B4 * x + C4) * 0.00333) + D4 + 100;
    }

}

这是gprof的输出

Flat profile:

Each sample counts as 0.01 seconds.
  %   cumulative   self              self     total           
 time   seconds   seconds    calls  Ts/call  Ts/call  name    
100.07      0.04     0.04

我目前正在使用大约30-31 fps的帧速率.现在我认为这是做一个更有效的方法.

正如你所注意到的,我已经将所有的分区改为乘法,但对性能的影响很小.

我如何提高这个数学重功能的表现?

解决方法

除了其他答案中提供的所有其他建议,这里是一个纯粹的算法优化.

在大多数情况下,您正在计算一些形式为sin(k * a b)的东西,其中a和b是常量,k是一个循环变量.如果您还要计算cos(k * a b),则可以使用2D rotation matrix形成递归关系(矩阵形式):

|cos(k*a + b)| = |cos(a)  -sin(a)| * |cos((k-1)*a + b)|
|sin(k*a + b)|   |sin(a)   cos(a)|   |sin((k-1)*a + b)|

换句话说,您可以根据上一次迭代的值计算当前迭代的值.因此,您只需要对k == 0进行完整的触发计算,但其余的可以通过这种重复计算(一旦计算了cos(a)和sin(a),它们是常数).所以你消除了75%的trig函数调用(不清楚相同的技巧可以被拉到最后一组trig调用).

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