CryptoPP的 Timer算法的使用

密码学库Cryptopp不仅给提供了丰富的密码学算法，而且还包含了一些有用的工具类算法，比如本次要讲到的Timer，使用该类定义的对象，可以在程序中统计某一段代码的运行时间。前面我们在讲解随机数发生器的使用的时候，在程序中用到统计产生1G bits的随机数需要的时间。那时，我们使用的C语言库函数clock()。

CryptoPP的LC_RNG算法的使用：
https://blog.csdn.net/Lunar_Queen/article/details/81542372。

源代码如下：

#include<cryptlib.h>
#include<rng.h>//包含LC_RNG算法的头文件
#include<iostream>
#include<fstream>
#include<stdlib.h>
using namespace std;
using namespace CryptoPP;

#define Array_Size 64

int main()
{
    //定义一个LCG（线性同余发生器）对象,同时给该RNG赋予种子。
    LC_RNG  rng(123456);
    //定义一个文件对象
    ofstream file("data.dat",ios_base::binary | ios_base::out);

    byte output[Array_Size];

    //产生1Gbits的数据。每调用一次随机数发生器，产生8*64=512bits的数据。
    //1Gbits = 1000*1000*1000。
    //1000*1000*1000/512 = 1953125。

    cout << "开始生成数据..." << endl;
    clock_t start = clock();

    for(int i=0; i < 1953125 ; ++i)
    {
        rng.GenerateBlock(output,Array_Size);
        file.write(reinterpret_cast<const char*>(output),Array_Size);
    }
    clock_t end = clock();
    cout << "数据生成完毕..." << endl;

    double  duration;
    duration = (double)(end - start) / CLOCKS_PER_SEC;
    cout << "生成数据总共耗时：" << duration << endl;

    file.close();

    return 0;
}

可以看到，上面的代码在加入“统计时间”的代码片段后，显得凌乱。

此时，我们就可以使用Cryptopp提供的Timer算法，不仅很好地完成了时间统计，代码又显得简单整洁。
这里写图片描述
从上图可以看到Timer提供了几个成员函数，从成员函数的名字就可以很好地知道其作用了。
1、定义Timer类对象tm。
2、在开始计时的地方，调用其成员函数StartTimer () 开始计时。
3、在计时结束的地方，调用其成员函数ElapsedTimeAsDouble ()或ElapsedTime ()或GetCurrentTimerValue 。即可得到程序中某段代码的运行时间。注意，上面几个函数的返回值不一样，其意义也不一样，具体参见其源代码注释。

示例代码如下：

#include<cryptlib.h>
#include<rng.h>//包含LC_RNG算法的头文件
#include<hrtimer.h>
#include<iostream>
#include<fstream>
#include<stdlib.h>
using namespace std;
using namespace CryptoPP;

#define Array_Size 64

int main()
{
    //定义一个LCG（线性同余发生器）对象,同时给该RNG赋予种子。
    LC_RNG  rng(123456);
    //定义一个文件对象
    ofstream file("data.dat",ios_base::binary | ios_base::out);

    byte output[Array_Size];

    //产生1Gbits的数据。每调用一次随机数发生器，产生8*64=512bits的数据。
    //1Gbits = 1000*1000*1000。
    //1000*1000*1000/512 = 1953125。

    Timer  tm;

    cout << "开始生成数据..." << endl;
    //clock_t start = clock();
    tm.StartTimer();//开始计时

    for(int i=0; i < 1953125 ; ++i)
    {
        rng.GenerateBlock(output,Array_Size);
        file.write(reinterpret_cast<const char*>(output),Array_Size);
    }
    //clock_t end = clock();
    cout << "数据生成完毕..." << endl;

    //double  duration;
    //duration = (double)(end - start) / CLOCKS_PER_SEC;
    //cout << "生成数据总共耗时：" << duration << endl;

    cout << "生成数据总共耗时：" << tm.ElapsedTimeAsDouble() << endl;

    file.close();

    return 0;
}

从上面的代码可以看出来，替换掉原来统计时间的代码即可。

去掉原来的代码，最终示例代码如下：

#include<cryptlib.h>
#include<rng.h>//包含LC_RNG算法的头文件
#include<hrtimer.h>
#include<iostream>
#include<fstream>
#include<stdlib.h>
using namespace std;
using namespace CryptoPP;

#define Array_Size 64

int main()
{
    //定义一个LCG（线性同余发生器）对象,同时给该RNG赋予种子。
    LC_RNG  rng(123456);
    //定义一个文件对象
    ofstream file("data.dat",ios_base::binary | ios_base::out);

    byte output[Array_Size];

    //产生1Gbits的数据。每调用一次随机数发生器，产生8*64=512bits的数据。
    //1Gbits = 1000*1000*1000。
    //1000*1000*1000/512 = 1953125。

    Timer  tm;

    cout << "开始生成数据..." << endl;

    tm.StartTimer();//开始计时

    for(int i=0; i < 1953125 ; ++i)
    {
        rng.GenerateBlock(output,Array_Size);
        file.write(reinterpret_cast<const char*>(output),Array_Size);
    }

    cout << "数据生成完毕..." << endl;

    cout << "生成数据总共耗时：" << tm.ElapsedTimeAsDouble() << endl;

    file.close();

    return 0;
}

执行上述代码，运行结果如下图所示;
这里写图片描述

由此，可以看到使用程序库不仅让我们减少了工作量和出错的可能性，而且让自己的代码看起来更加简洁明了。
后面，可以看到当使用Cryptopp提供的pipeling范式进行数据处理、传递时，程序会变得更简洁，更加清晰易懂。

CryptoPP的 Timer算法的使用

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