下段代码会被频繁调用 怎么优化使其更适合运行

1. 记住阿姆达尔定律：

funccost是函数func运行时间百分比，funcspeedup是你优化函数的运行的系数。

所以，如果你优化了函数TriangleIntersect执行40%的运行时间，使它运行快了近两倍，而你的程序会运行快25%。

这意味着不经常使用的代码不需要做较多优化考虑（或者完全不优化）。

这里有句俗语：让经常执行的路径运行更加高效，而运行稀少的路径正确运行。

2. 代码先保证正确，然后再考虑优化

这并不意味着用8周时间写一个全功能的射线追踪算法，然后用8周时间去优化它。

分多步来做性能优化。

先写正确的代码，当你意识到这个函数可能会被经常调用，进行明显的优化。

然后再寻找算法的瓶颈，并解决（通过优化或者改进算法）。通常，改进算法能显著地改进瓶颈——也许是采用一个你还没有预想到的方法。所有频繁调用的函数，都需要优化。

3. 我所了解的那些写出非常高效代码的人说，他们优化代码的时间，是写代码时间的两倍。

4.跳转和分支执行代价高，如果可能，尽量少用。

函数调用需要两次跳转，外加栈内存 *** 作。

优先使用迭代而不是递归。

使用内联函数处理短小的函数来消除函数调用开销。

将循环内的函数调用移动到循环外(例如，将for(i=0i<100i++) DoSomething()改为DoSomething() { for(i=0i<100i++) { … }})。

if…else if…else if…else if…很长的分支链执行到最后的分支需要很多的跳转。如果可能，将其转换为一个switch声明语句，编译器有时候会将其转换为一个表查询单次跳转。如果switch声明不可行，将最常见的场景放在if分支链的最前面。

5. 仔细思考函数下标的顺序。

两阶或更高阶的数组在内存中还是以一维的方式在存储在内存中，这意味着（对于C/C++数组）array[i][j] 和 array[i][j+1]是相邻的，但是array[i][j] 和array[i+1][j]可能相距很远。

以适当的方式访问存储实际内存中的数据，可以显著地提升你代码的执行效率（有时候可以提升一个数量级甚至更多）。

现代处理器从主内存中加载数据到处理器cache，会加载比单个值更多的数据。该 *** 作会获取请求数据和相邻数据（一个cache行大小）的整块数据。这意味着，一旦array[i][j]已经在处理器cache中，array[i][j+1]很大可能也已经在cache中了，而array[i+1][j]可能还在内存中。

一般都用Matlab中的Simulink做无线通信的仿真。Matlab命令栏中输入“simulink”（不输入引号）。其中，在左面列出的库中有Communications Blockset，可以在新建文档中拖入模块，如信道，调制方式，CRC校验，编码方式等等，进行系统级的仿真。

祝学习愉快！

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