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本篇内容介绍了“C++如何将计算从运行时移动到编译时”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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Per.11:将计算从运行时移动到编译时
为了减少代码大小和执行时间。通过常量避免数据竞争。为了在编译时捕捉错误（同时消除错误处理代码）
Example（示例）
double square(double d) { return d*d; }
static double s2 = square(2); // old-style: dynamic initialization
constexpr double ntimes(double d, int n) // assume 0 <= n
{
double m = 1;
while (n--) m *= d;
return m;
}
constexpr double s3 {ntimes(2, 3)}; // modern-style: compile-time initialization
向s2初始化这样的代码很常见，特别是比square稍微复杂一点初始化代码。然而，和s3的初始化相比，存在两个问题：
we suffer the overhead of a function call at run time
我们需要负担执行时的函数调用所需的代价。
s2 just might be accessed by another thread before the initialization happens.
在被初始化之前，s2可能被另外的线程访问。
Note: you can't have a data race on a constant.
注意：常量不会发生数据竞争。
Example（示例）
考虑一种提供一个存储小对象于自身，存储大对象于堆的句柄。
constexpr int on_stack_max = 20;
template
struct Scoped { // store a T in Scoped
// ...
T obj;
};
template
struct On_heap { // store a T on the free store
// ...
T* objp;
};
template
using Handle = typename std::conditional<(sizeof(T) <= on_stack_max),
Scoped, // first alternative
On_heap // second alternative
>::type;
void f()
{
Handle v1; // the double goes on the stack
Handle> v2; // the array goes on the free store
// ...
}
假设Scoped和On_head提供了兼容的用户接口。这里我们在编译时计算最优的类型。类似的技术可以用于选择最优的函数调用。
Note（注意）
理想状态时{不要}试图在运行时执行每一件事。显然由于大多数计算依靠输入信息，所以无法移动到编译时计算，但是复杂的编译时计算会严重的增加编译时间并使调试复杂化。甚至可能由于引入编译时计算使代码变慢。不可否认，这种情况非常少见，但是通过将一个通常的计算强制分为独立的最优化子计算过程，有可能使指令缓存效率变低。
Enforcement（实施建议）
Look for simple functions that might be constexpr (but are not).
寻找可以（但是没有）定义为constexpr的简单函数。
Look for functions called with all constant-expression arguments.
寻找使用常量表达式参数调用的函数。
Look for macros that could be constexpr.
寻找可以定义为constexpr。
“C++如何将计算从运行时移动到编译时”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
