多重for循环优化，提升运行效率

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在循环次数较少的时候一般不会发现for循环的写法会对效率产生多大问题，但一旦循环次数较多，比如说上万，循环层数较多，效率问题就非常明显了，我是在做一个数据量非常大有三层for循环的项目的时候，为显示曲线出来太花费时间，客户体验会非常不好，才研究这个情况的，事实证明，优化后的多重for循环提升了一大半的效率，是不是很神奇。
当然，本文也有借鉴其他同胞的方法。

1. 实例化变量放在for循环外，减少实例化次数，尽量只实例化一次；

2. 普通变量 改为 寄存器变量
   i++ 改为 ++i

   int i=0, j;
   j=++i; //前置版本，运算对象先自增1，然后将改变后的对象作为求值结果，再赋值给j；
   j=i++; //后置版本，先赋值给j；再运算对象自增1，但求值结果是运算对象改变之前那个值的副本.

   C++Primer 中解释：前置版本的递增运算符避免了不必要的工作，它把值加1后直接返回改变了的运算对象。与之相比，后置版本需要将原始值存储下来以便于返回这个未修改的内容，如果我们不需要修改前的值，那么后置版本的操作就是一种浪费。

3. for(int i = 0; i<50; i++)
   循环条件使用<要快于<=，>和>=同理;

4. 把外层可以计算的尽可能放到外层，减少在内层的运算，有判断条件的语句和与循环不相关的操作语句尽量放在for外面；

5. 应当将最长的循环放在最内层，最短的循环放在最外层，以减少CPU跨切循环层的次数；
   采用的是行优先访问原则，与元素存储顺序一致。

   

6. 对于一个可结合和可交换的合并操作来说，比如整数的加法或乘法，
   我们可以通过将一组合并操作分割成 2 个或更多的部分，并在最后合并结果来提高性能。
   原理：
   普通代码只能利用 CPU 的一个寄存器，分割后可以利用多个寄存器。
   当分割达到一个数量时，寄存器用完，性能不再提升，甚至会开始下降。
   用代码来描述，如下：

   // 一般情况下的代码 for (i = 1; i < n+1; i++)
   {
       res = res OPER i;
   }
   
   // 循环分割后代码for (i = 1; i < n; i+=2)
   {
       res1 = res1 OPER i;
       res2 = res2 OPER (i+1);
   }

   int 整数加法，性能测试结果对比如下：
   整数的加法，普通代码运行 26s，循环分割后，18s。
   浮点数计算的性能提升，明显大于整数，乘法的性能提升，略大于加法。