從指標運算取代陣列索引、減少迴圈內的數學運算，到使用 Lookup 表取代複雜計算，程式碼最佳化涵蓋多種技巧。最佳化目標在於減少記憶體存取次數和迴圈開銷，並利用位元運算等技巧提升效能。Lookup 表能預先計算並儲存特定引數的值，供程式快速查詢，避免重複計算，尤其適用於加密演算法等複雜運算。然而，最佳化需考量開發時間和維護成本，選擇合適策略才能在效能與開發資源間取得平衡。過度最佳化可能導致程式碼難以維護，因此需謹慎評估。
使用指標運算替代陣列索引
在某些情況下，使用指標運算可以替代陣列索引，從而提高程式碼的效率。指標運算可以減少記憶體存取次數，提高程式碼的效能。
減少迴圈中的數學運算
在迴圈中，減少數學運算可以提高程式碼的效率。例如，使用位元運算替代乘法和除法等。
使用無條件跳轉替代迴圈
在某些情況下，使用無條件跳轉可以替代迴圈，從而提高程式碼的效率。無條件跳轉可以減少迴圈的開銷，提高程式碼的效能。
Lookup 表
Lookup 表是一種資料結構，用於儲存特定引數的值。當程式碼需要這些值時，可以直接從表中查詢，從而避免計算的開銷。Lookup 表可以用於最佳化複雜的演算法，例如加密演算法等。
最佳化的權衡
最佳化需要考慮到開發時間、維護成本等因素。最佳化可能需要犧牲一些開發時間和維護成本，但是可以提高程式碼的效率和效能。因此，需要權衡最佳化的利弊，選擇合適的最佳化策略。
圖表翻譯：
內容解密：
以上內容介紹了最佳化程式碼的重要性、使用指標運算替代陣列索引、減少迴圈中的數學運算、使用無條件跳轉替代迴圈、Lookup 表等最佳化策略。同時，也強調了最佳化需要考慮到開發時間、維護成本等因素，需要權衡最佳化的利弊，選擇合適的最佳化策略。
最佳化技術：做更多以少為原則
最佳化是一種藝術，需要在有限的資源下實作最佳的效能。這裡有一些技巧可以幫助您最佳化您的程式碼。
Lookup 表
Lookup 表是一種有效的最佳化技術，尤其是在資源有限的情況下。它可以用於計算複雜的函式或查詢表示式的值。Lookup 表可以是程式碼基礎的，也可以是 RAM 基礎的。RAM 基礎的 Lookup 表在 RAM 存取速度快的情況下尤其有用。
組譯器生成的 Lookup 表
組譯器可能會在使用 switch 陳述式時生成 Lookup 表。檢視您的組譯程式碼可以幫助您確定是否生成了 Lookup 表。
手寫組譯程式碼
手寫組譯程式碼通常不是一個好主意，因為它可能導致程式碼難以維護和理解。然而，在某些情況下，手寫組譯程式碼可能是必要的。
最佳實踐
最佳化應該從設計階段開始。設計應該考慮到未來可能的變化和需求。最佳化不應該僅僅關注於減少資源使用，而應該關注於實作最佳的效能。
Interview 問題：反轉位元
給定一個位元組（byte），如何反轉其位元？以下是一個簡單的解決方案：
uint8_t reverse_bits(uint8_t input) {
uint8_t output = 0;
for (uint8_t i = 0; i < 8; i++) {
if (input & (1 << i)) {
output |= 1 << (7 - i);
}
}
return output;
}
這個解決方案使用了一個簡單的迴圈來反轉位元。然而，這不是最有效的解決方案。一個更有效的解決方案是使用 Lookup 表：
uint8_t reverse_bits(uint8_t input) {
const uint8_t lookup_table[256] = {0x00, 0x80, 0x40, 0xC0,... 0x7F, 0xFF};
return lookup_table[input];
}
這個解決方案使用了一個 Lookup 表來直接查詢反轉位元的結果。這是最有效的解決方案，因為它不需要任何計算。
Further Reading
如果您想學習更多最佳化技術，以下是一些推薦的資源：
- 《Efficient C Coding for AVR》：一份關於 AVR 微控制器的最佳化。
- Stanford Graphics Bithacks：一個展示如何實作不同演算法以達到最佳效能的網站。
- 《Small Memory Software》：一本關於在有限記憶體下實作最佳效能的書籍。
Compiler Explorer
Compiler Explorer 是一個線上工具，允許您編譯函式並檢視生成的組譯程式碼。這個工具可以幫助您瞭解您的程式碼如何被編譯和最佳化。
數學運算的最佳化
在上一章中，我們討論了交易資源的選擇，包括 RAM、程式碼空間和處理週期。然而，有時候我們需要使程式碼執行得更快。由於不清楚系統的具體需求，我可以猜測您需要實作一些數學運算（因為這是處理器的強項）。
精確度與準確度
精確度是指結果的正確性，而準確度是指結果的精細程度。兩者都有程度的差異，一個答案可以比另一個答案更準確和/或更精細。一個非常準確的答案知道其限制。例如，電子品質是多少？ 電子品質是否準確？是否精細？
12.12345124 kg 否，愚蠢地過於精細
10^-30 kg 是的，遠比 12 kg 更準確，且足夠精細
9.109 × 10^-31 kg 更加準確 是的
9.1090000001 × 10^-31 kg 與前一個答案相同，卻過於精細
(9.1092 +/– 0.0002) × 10^-31 kg 最佳答案，是的，是的
過度的精確度可能是噪音。如果額外的精確度位元不具有意義，它們可能會不必要地複雜化系統，佔用寶貴的 RAM，並浪費處理器週期。當您實作複雜演算法和對資料進行數學運算時，您需要確定維持足夠準確度所需的精確度。
快速和緩慢操作的識別
最佳化系統以快速執行數學運算需要您瞭解更多關於編譯器和處理器的知識。一旦您瞭解哪些操作快速執行（以及哪些操作佔用一行程式碼，但編譯後使用兩個函式庫和大量處理），您將有基礎最佳化系統。 因此，加法和減法很快。位元移位通常很快。除法很慢。任何浮點數運算都非常慢，除非您有一個浮點數單元。
@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle
title 程式碼最佳化技巧與策略
package "系統架構" {
package "前端層" {
component [使用者介面] as ui
component [API 客戶端] as client
}
package "後端層" {
component [API 服務] as api
component [業務邏輯] as logic
component [資料存取] as dao
}
package "資料層" {
database [主資料庫] as db
database [快取] as cache
}
}
ui --> client : 使用者操作
client --> api : HTTP 請求
api --> logic : 處理邏輯
logic --> dao : 資料操作
dao --> db : 持久化
dao --> cache : 快取
note right of api
RESTful API
或 GraphQL
end note
@enduml
圖表翻譯：
此圖表展示了數學運算中的快速和緩慢操作。快速操作包括加法、減法和位元移位，而緩慢操作包括除法和浮點數運算。瞭解這些操作的差異可以幫助最佳化系統以提高效率。
內容解密：
在數學運算中，瞭解不同操作的執行速度非常重要。加法和減法通常很快，因為它們只涉及基本的算術運算。位元移位也很快，因為它只涉及對二進位制資料進行簡單的操作。然而，除法和浮點數運算通常很慢，因為它們涉及更複雜的計算。透過識別快速和緩慢操作，可以最佳化系統以提高效率並減少處理時間。
從效能最佳化視角來看，本文探討的程式碼最佳化技巧，核心在於以最小的資源消耗實作最大的效能提升。分析指標操作、減少迴圈內運算、Lookup 表的應用，以及位元運算的技巧，皆展現瞭如何在有限的資源下，最大化程式碼執行效率。然而，過度最佳化可能導致程式碼可讀性降低，增加維護成本，因此，需權衡效能提升與程式碼複雜度的平衡。預計未來，編譯器將在自動程式碼最佳化方面扮演更重要的角色，開發者需更專注於演算法和資料結構的設計，而非過度糾結於底層最佳化。對於追求極致效能的嵌入式系統或高負載應用，理解硬體架構特性並結合編譯器最佳化策略，才能將效能提升最大化。玄貓認為，開發者應優先關注程式碼的可讀性和可維護性，在效能瓶頸出現時，再針對性地進行最佳化，方能兼顧開發效率與系統效能。