为什么编译器不优化冗余原子写入?
为什么原子写入在编译器中没有被优化
问题:为什么编译器不合并冗余的原子写入单个原子具有相同的值变量?
解释:
C 11/14 标准允许将原子变量的连续存储折叠或合并到单个存储中。在某些情况下,即使商店具有不同的值,也可以执行此优化。然而,由于多种因素,编译器目前不会执行此优化。
避免优化的原因:
- 违反最小惊喜原则: 程序员期望每个原子存储将单独执行,这可能会影响可观察的
- 进度条问题:将多个商店优化为一个可能会导致进度条突然显示最终值,而不是逐渐更新。
- 实施困难: 安全地执行这些优化需要编译器中的复杂代码,这可能会引入
- 实用性有限:优化在特定情况下很有用,但也可能导致其他情况下出现意外行为。
解决方案和未来的考虑因素:
目前,没有办法显式地控制这种优化C 11/14 标准。然而,扩展 std::atomic API 的讨论正在进行中,以使程序员能够更好地控制此类优化。这可以使编译器在有用时执行优化而不违反排序规则。
替代方法:
使用易失性原子变量可以防止编译器优化原子存储。然而,这并不是一个万无一失的解决方案,在某些情况下仍可能导致意外行为。
以上是为什么编译器不优化冗余原子写入?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

C#和C 的历史与演变各有特色,未来前景也不同。1.C 由BjarneStroustrup在1983年发明,旨在将面向对象编程引入C语言,其演变历程包括多次标准化,如C 11引入auto关键字和lambda表达式,C 20引入概念和协程,未来将专注于性能和系统级编程。2.C#由微软在2000年发布,结合C 和Java的优点,其演变注重简洁性和生产力,如C#2.0引入泛型,C#5.0引入异步编程,未来将专注于开发者的生产力和云计算。

C#和C 的学习曲线和开发者体验有显着差异。 1)C#的学习曲线较平缓,适合快速开发和企业级应用。 2)C 的学习曲线较陡峭,适用于高性能和低级控制的场景。

C 学习者和开发者可以从StackOverflow、Reddit的r/cpp社区、Coursera和edX的课程、GitHub上的开源项目、专业咨询服务以及CppCon等会议中获得资源和支持。1.StackOverflow提供技术问题的解答;2.Reddit的r/cpp社区分享最新资讯;3.Coursera和edX提供正式的C 课程;4.GitHub上的开源项目如LLVM和Boost提升技能;5.专业咨询服务如JetBrains和Perforce提供技术支持;6.CppCon等会议有助于职业

C 通过第三方库(如TinyXML、Pugixml、Xerces-C )与XML交互。1)使用库解析XML文件,将其转换为C 可处理的数据结构。2)生成XML时,将C 数据结构转换为XML格式。3)在实际应用中,XML常用于配置文件和数据交换,提升开发效率。

C 在现代编程中仍然具有重要相关性。1)高性能和硬件直接操作能力使其在游戏开发、嵌入式系统和高性能计算等领域占据首选地位。2)丰富的编程范式和现代特性如智能指针和模板编程增强了其灵活性和效率,尽管学习曲线陡峭,但其强大功能使其在今天的编程生态中依然重要。

C 的未来将专注于并行计算、安全性、模块化和AI/机器学习领域:1)并行计算将通过协程等特性得到增强;2)安全性将通过更严格的类型检查和内存管理机制提升;3)模块化将简化代码组织和编译;4)AI和机器学习将促使C 适应新需求,如数值计算和GPU编程支持。

1)c relevantduetoItsAverity and效率和效果临界。2)theLanguageIsconTinuellyUped,withc 20introducingFeaturesFeaturesLikeTuresLikeSlikeModeLeslikeMeSandIntIneStoImproutiMimproutimprouteverusabilityandperformance.3)

静态分析在C 中的应用主要包括发现内存管理问题、检查代码逻辑错误和提高代码安全性。1)静态分析可以识别内存泄漏、双重释放和未初始化指针等问题。2)它能检测未使用变量、死代码和逻辑矛盾。3)静态分析工具如Coverity能发现缓冲区溢出、整数溢出和不安全API调用,提升代码安全性。
