我想编制一份关于数学编程优化的技巧和诀窍列表，通常我在论坛中读到这样的内容：
- 使用距离平方值比较距离，因为平方根计算更昂贵
- (变量* 0.5)比(变量/ 2.0)更快
作为一个编程爱好者，我希望在优化方面尽力而为，非常感谢您的任何贡献。
数学规划优化
3
- Ricardo Sanchez
2
1投票通过，将迁移到“程序员堆栈交换”。 - Petar Minchev
1这些“优化”可能并非所有（其中（1）是，但（2）就不是那么多了）。 - Konrad Rudolph
2个回答
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两个关键点。
- 测量 - 不要假设你知道什么是缓慢的和/或为什么。在实际生产代码中进行测量。然后只担心占用大部分时间的部分。
- 优化算法而不是代码。查找o(N^2)而不是o(N)或o(N)而不是o(ln(N))的操作，并切换到具有更好渐进行为的算法。
- Michael Anderson
2
我认为，在考虑优化之前，首先要确定库的范围和预期目的。例如，这个库是2D还是3D的？它是否包含几何算法，如凸包？
像大多数开发此类库的人一样，您将遇到一些不可避免的问题。例如精度误差有时确实会让您发疯。还要注意退化三角形。
仔细考虑包括epsilon或容限的算法。这是一个很好的功能，但会使您的算法更加复杂。
如果您涉足3D领域，请分别处理点和向量（这是3D数学中最常见的问题之一）。考虑使用元编程进行模板乘法（我感觉这个会被批评），因为它可以大大加快渲染速度。
总的来说，尽量避免除了实质性算法以外的任何虚拟调用，如向量或点等小类不应该被继承（又是另一个被批评的机会）。
我建议从坚持良好的开发实践开始，阅读Scott Meyers的《Effective C++》和《More Effective C++》。如果您采取了捷径，例如将平方值与根号计算进行比较，请注释您的代码，以便未来的开发人员可以理解数学。
最后，不要试图过度优化，使用分析器进行优化。个人经验是，我经常先编写最优雅的解决方案（应该说是我认为最优雅的解决方案），然后再进行优化，您会惊讶于C++优化器通常能够完成多好的工作。
希望这可以帮助您。
马丁
像大多数开发此类库的人一样，您将遇到一些不可避免的问题。例如精度误差有时确实会让您发疯。还要注意退化三角形。
仔细考虑包括epsilon或容限的算法。这是一个很好的功能，但会使您的算法更加复杂。
如果您涉足3D领域，请分别处理点和向量（这是3D数学中最常见的问题之一）。考虑使用元编程进行模板乘法（我感觉这个会被批评），因为它可以大大加快渲染速度。
总的来说，尽量避免除了实质性算法以外的任何虚拟调用，如向量或点等小类不应该被继承（又是另一个被批评的机会）。
我建议从坚持良好的开发实践开始，阅读Scott Meyers的《Effective C++》和《More Effective C++》。如果您采取了捷径，例如将平方值与根号计算进行比较，请注释您的代码，以便未来的开发人员可以理解数学。
最后，不要试图过度优化，使用分析器进行优化。个人经验是，我经常先编写最优雅的解决方案（应该说是我认为最优雅的解决方案），然后再进行优化，您会惊讶于C++优化器通常能够完成多好的工作。
希望这可以帮助您。
马丁
- Martin
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关于虚拟调用，我认为如果每个虚拟调用执行的有用任务足够大，则虚拟调用的开销可能相对不重要。因此，请尝试将几个相关操作“打包”到每个虚拟调用中。 - rwong
保留优雅的源代码和手动优化的源代码。我见过开发人员从源代码控制中删除优雅版本 - 这会带走后来的开发人员理解优化版本所需的上下文（也失去了比较基准）。 - rwong
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