白骑士的C语言教学高级篇 3.5 性能优化

性能优化是软件开发中非常重要的一个环节。优化程序的内存使用和运行时间可以显著提升软件的效率和用户体验。本节将介绍内存优化、时间复杂度与空间复杂度的概念，以及一些常见的代码优化技巧。

内存优化

内存优化主要关注如何合理地分配和使用内存，以减少程序的内存占用，提升运行效率。以下是一些内存优化的策略：

动态内存分配

合理使用动态内存分配（如 ‘malloc‘ 和 ‘free‘），避免内存泄漏和过度分配，例如：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>int main() {int *arr = (int*)malloc(100 * sizeof(int));  // 动态分配内存if (arr == NULL) {printf("内存分配失败\n");return 1;}// 使用内存for (int i = 0; i < 100; i++) {arr[i] = i;}// 释放内存free(arr);return 0;
}

内存池

对于频繁分配和释放的小块内存，可以使用内存池来减少内存碎片，提高分配效率。

数据结构选择

选择合适的数据结构来存储数据。例如，对于需要频繁插入和删除的场景，链表比数组更合适：

typedef struct Node {int data;struct Node* next;
} Node;

时间复杂度与空间复杂度

时间复杂度：时间复杂度衡量算法的运行时间随输入规模的增长而变化的趋势。常见的时间复杂度有O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2)等；
空间复杂度：空间复杂度衡量算法的内存使用量随输入规模的增长而变化的趋势。它包括程序本身所占用的空间、输入数据所占用的空间和辅助空间。

优化程序时，应尽量选择时间复杂度和空间复杂度较低的算法。以下是常见时间复杂度的示例：

// O(1): 常数时间复杂度
int getFirstElement(int arr[]) {return arr[0];
}// O(n): 线性时间复杂度
int sumArray(int arr[], int n) {int sum = 0;for (int i = 0; i < n; i++) {sum += arr[i];}return sum;
}// O(n^2): 二次时间复杂度
void bubbleSort(int arr[], int n) {for (int i = 0; i < n-1; i++) {for (int j = 0; j < n-i-1; j++) {if (arr[j] > arr[j+1]) {int temp = arr[j];arr[j] = arr[j+1];arr[j+1] = temp;}}}
}

代码优化技巧

减少冗余计算：避免重复计算相同的值，可以通过引入临时变量来存储中间结果，例如：

// 优化前
for (int i = 0; i < n; i++) {for (int j = 0; j < strlen(arr[i]); j++) {// ...}
}// 优化后
for (int i = 0; i < n; i++) {int len = strlen(arr[i]);for (int j = 0; j < len; j++) {// ...}
}

使用高效的数据结构和算法：选择适合问题的数据结构和算法。例如，使用哈希表进行快速查找，使用快速排序或归并排序代替冒泡排序。
尽量减少内存分配和释放：频繁的内存分配和释放会导致性能下降，尽量重用已经分配的内存。
并行计算：利用多线程或多进程进行并行计算，可以大幅提升程序的执行效率，例如：

#include <pthread.h>
#include <stdio.h>void* printHello(void* arg) {printf("Hello, World!\n");return NULL;
}int main() {pthread_t thread;pthread_create(&thread, NULL, printHello, NULL);pthread_join(thread, NULL);return 0;
}