写出高效代码的12条建议

今天和大家介绍一下能让C++代码更加高效的几个小技巧，话不多说，以下为本文目录：

• 参数传递方式：值传递还是引用传递
• 函数返回方式：按值返回还是按引用返回
• 使用移动语义
• 避免创建临时对象
• 了解返回值优化
• 考虑预分配内存
• 考虑内联
• 迭代 vs 递归
• 选择高效的算法
• 利用缓存
• profiling
• other碎碎念

以下为正文：

值传递还是引用传递：

一般情况下使用const的引用参数。对于函数本身会拷贝的参数，最好使用值传递，但只有当参数的类型支持移动语义时才这样。

在某些情况下，值传递并移动实际上是向函数传递参数的最佳方式（注意看后面的tips），例如：

class A {
   public:
    A(const std::string &str) { str_ = str; }

   private:
    std::string str_;
};

可以考虑改为这种形式：

class A {
   public:
    A(std::string str) { str_ = std::move(str); }

   private:
    std::string str_;
};

因为无论如何都会对它们进行拷贝。

tips：看有些资料说后者值传递是更好的参数传递方式，貌似有些道理，但是我没找到非常合理的理由，有知道的读者可以在评论区留言。

按值返回还是按引用返回：

可以通过从函数中按引用方式返回对象，以避免对象发生不必要的复制。但有时不可能通过引用返回对象，例如编写重载的operator+和其他类似运算符时。

永远都不要返回指向局部对象的引用或指针，局部对象会在函数退出时被销毁。

但是，按值返回对象通常没啥大问题。因为一般情况下他们会触发返回值优化或移动语义，即不会有多余的拷贝动作。

使用移动语义：

尽量确保对象拥有移动构造函数和移动赋值运算符。对象有了移动语义后，许多操作都会更加高效，特别是与标准库和算法相结合时。

避免创建临时对象：

没有必要的临时对象能避免就避免。一般来说，应该避免迫使编译器构造临时对象的情况。尽管有时这是不可避免的，但是至少应该意识到这项“特性”的存在，这样才不会为实际性能和分析结果而感到惊讶。编译器还会使用移动语义使临时对象的效率更高。这是要在类中添加移动语义的另一个原因。

《More Effective C++》第19条款中介绍过：所谓的临时对象并不是程序员创建的用于存储临时值的对象，而是指编译器层面上的临时对象：这种临时对象不是由程序员创建,而是由编译器为了实现某些功能（例如函数返回，类型转换等）而创建。

比如下面的代码就会有临时对象的产生：

void Func(const std::string& s);
char arr[]="hello";
Func(aar); // here

返回值优化

通过值返回对象的函数可能导致创建一个临时对象。看下面的代码：

Person createPerson()
{
    Person newP { "Marc", "Gregoire", 42 };
    return newP;
}

假如像这样调用这个函数(假设Person 类已经实现了operator<<运算符)：

cout << createPerson();

即便这个调用没有将createPerson()的结果保存在任何地方，也必须将结果保存在某个地方，才能传递给operator<<。为此编译器创建一个临时变量，来保存createPerson()返回的Person 对象。

即使这个函数的结果没有在任何地方使用，编译器也仍然可能会生成创建临时对象的代码：

createPerson();

编译器可能生成代码来创建一个临时对象来保存返回值，即使这个返回值没有使用也是如此。

不过吧，编译器会在大多数情况下优化掉临时变量，以避免复制和移动。

关于返回值优化我之前有篇文章介绍过，感兴趣的可以看看这个：《[左值引用、右值引用、移动语义、完美转发，你知道的不知道的都在这里] 》

预分配内存：

比如标准化容器中的reserve，需要频繁创建内存的地方可以考虑预分配一块内存出来，避免频繁的创建内存。

内联函数：

短函数可以使用内联消除函数开销。

迭代 vs 递归：

这里我更倾向于选择迭代方式，而不是递归。递归占用大量栈内存，且可能会产生很多不必要的临时对象构建。

选择效率更高的算法：

学计算机的估计没有不知道算法的吧，学算法估计没有人不知道如何计算时间复杂度和空间复杂度吧，在平时开发过程中遇到算法问题时我们可尽量选择效率更高的算法，比如O(N)和O(N2)的算法，我们肯定要选择O(N)的呀，这里可以了解下C++的，这里引入了很多高效的算法供我们使用。

尽可能多的使用缓存：

将某些数据保存下来供下次使用，避免再次获取或重新计算它们。如果任务或计算特别慢，应该保证不执行那些没有必要的任务或者重复计算。

• 网络通信：如果频繁发起相同的网络请求，可考虑将第一次的网络请求结果保存在内存中，或文件中？
• 磁盘访问：如果频繁访问一个文件，可考虑将这个文件的内容保存在内存中。
• 数学计算：某些很耗时很复杂的运算，可考虑只执行这种计算一次，然后共享结果。
• 对象分配：如果需要大量频繁创建和销毁短期对象，可考虑使用对象池。
• 线程创建：如果需要大量频繁创建和销毁线程，可考虑使用线程池。

做客户端开发的朋友应该都听说多级缓存的概念，就是这个原理。

profiling：

性能问题永远离不开profiling工具，多用profiling工具。工具篇我之前介绍过：《[这么多性能调优工具，看看你知道几个？] 》

other碎碎念：

• 选择合适的数据结构：

  选择合适的STL，想清楚什么时候用栈，什么时候用队列，什么时候用数组，什么时候用链表。

• 某些if-else可改为switch，效率可能更高（知道为什么吗，不知道的可以留言，人多的话考虑输出一篇文章）。

• 优先考虑栈内存，而不是堆内存（免得频繁的申请释放内存）。

• 如何函数不需要返回值，就不要设置返回值。

• 使用位操作，移位代替乘法除法操作。

• 构造函数时使用初始化方式，而不是赋值。

A::A() : a_(a) {} // better

A::A() {
    a_ = a;
}

• 明确使用模板带来的益处：

  如果使用模板并没有给你的开发带来任何益处，是不是可以考虑不使用它，因为调试起来真的麻烦。

• 函数参数的个数不要太多。

• 擅用emplace，有些情况下会省去一次构造的开销。

最后想说一句：

先完成再完美。

不要一开始就想着写最完美的代码，很多bug都是过早过度优化导致的。

一般情况下，性能较高的代码可读性都不是特别高。提早优化很可能引发很多bug。

很多情况下，我们可以先完成代码，确保功能完成且正确之后，再去考虑完善。

完成代码后，可以使用profiling工具，找到瓶颈所在，然后做相应优化。

另外产品和测试如果没给你提性能需求，那优化它干嘛！