优化小3d矢量结构的性能

Question

我是C ++的新手，有以下内容，让我们称之为问题。 在我的计算机模拟中，我使用矢量工作了很多。 我自己构建了一个表示向量的小结构，并想学习如何进行操作（例如normalize()函数更有效。另外，使用C ++的valarray有什么好处吗？它似乎有一些用处方法预先实施。

我几乎只使用normalize()函数和向量的加/减/乘。 由于我的所有向量只有三个元素，我对在项目中包含第三方库犹豫不决。

这是我的结构：

struct vector_t {
    int _i, _j, _k;
    vector_t(int i, int j, int k) {
        _i = i;
        _j = j;
        _k = k;
    }
    vector_t() {}
    inline int getI() { 
        return _i; 
    }
    inline int getJ() { 
        return _j; 
    }
    inline int getK() { 
        return _k; 
    }
    inline void setI(int val) { 
        _i = val; 
    }
    inline void setJ(int val) { 
        _j = val; 
    }
    inline void setK(int val) { 
        _k = val; 
    }
    void normalize() {
        float length = sqrt(_i*_i + _k*_k + _j*_j);
        _i /= length;
        _j /= length;
        _k /= length;
    }
};

我的问题是：

• 如何加速normalize()函数或者这是否是最有效的方法？
• 在保持内存和计算机时间用量较低的同时实现这样的结构/类的更多C ++方法是什么？
• 我是否应该选择超过我自己类型的valarray？

Answer 1

使用快速倒数平方根函数计算1 /长度，然后将每个元素乘以此因子。 除了比sqrt更快的功能之外，这还有3个相对便宜的乘法交易3个昂贵的除法运算：

struct vector_t {
    float _i, _j, _k;

    // ...

    void normalize() {
        float r_length = Q_rsqrt(_i*_i + _k*_k + _j*_j);
        _i *= r_length;
        _j *= r_length;
        _k *= r_length;
    }
};

注意：您可能想要考虑如何处理i == j == k == 0的病态情况。

Answer 2

这不会有很大的不同，但你的构造函数应该是这样的：

vector_t(int i, int j, int k)
: _i(i), _j(j), _k(k)
{
}

为了优化，您应该查看SSE： http ： //www.cortstratton.org/articles/OptimizingForSSE.php