<ruby id="bdb3f"></ruby>

    <p id="bdb3f"><cite id="bdb3f"></cite></p>

      <p id="bdb3f"><cite id="bdb3f"><th id="bdb3f"></th></cite></p><p id="bdb3f"></p>
        <p id="bdb3f"><cite id="bdb3f"></cite></p>

          <pre id="bdb3f"></pre>
          <pre id="bdb3f"><del id="bdb3f"><thead id="bdb3f"></thead></del></pre>

          <ruby id="bdb3f"><mark id="bdb3f"></mark></ruby><ruby id="bdb3f"></ruby>
          <pre id="bdb3f"><pre id="bdb3f"><mark id="bdb3f"></mark></pre></pre><output id="bdb3f"></output><p id="bdb3f"></p><p id="bdb3f"></p>

          <pre id="bdb3f"><del id="bdb3f"><progress id="bdb3f"></progress></del></pre>

                <ruby id="bdb3f"></ruby>

                ThinkChat2.0新版上線,更智能更精彩,支持會話、畫圖、視頻、閱讀、搜索等,送10W Token,即刻開啟你的AI之旅 廣告
                [TOC] ## 概述 - 作者在出版第一版時,需要對程序運行一萬次到5萬次,才能得出可度量的結果,但是在第二版時候,卻需要運行一百萬次到一億次,如今強悍的計算機性能使本章性能優化* 提升意義不夠明顯. - 自 Donald Knuth在1971年公布了他對 Fortran程序的研究成果之后,對每一次代碼調整所產生的影響進行量化評估已經成了性能優化工作的永恒信條。(任何的代碼的優化調整最好有可以量化的結果) - 恪守“對每一次的改進進行量化”的準則,是抵御思考成熟前匆忙優化之誘惑的法寶 - 但是,如果某項優化的重要性不夠,不值得為它去做效能剖析,那么就不值得為它付出可讀性、可維護性和其他代碼特性惡化等方面的代價。 - 未經測量的代碼優化對性能上的改善充其量是一次投機然而,其對可讀性等產生的負面影響則確鑿無疑
                  <ruby id="bdb3f"></ruby>

                  <p id="bdb3f"><cite id="bdb3f"></cite></p>

                    <p id="bdb3f"><cite id="bdb3f"><th id="bdb3f"></th></cite></p><p id="bdb3f"></p>
                      <p id="bdb3f"><cite id="bdb3f"></cite></p>

                        <pre id="bdb3f"></pre>
                        <pre id="bdb3f"><del id="bdb3f"><thead id="bdb3f"></thead></del></pre>

                        <ruby id="bdb3f"><mark id="bdb3f"></mark></ruby><ruby id="bdb3f"></ruby>
                        <pre id="bdb3f"><pre id="bdb3f"><mark id="bdb3f"></mark></pre></pre><output id="bdb3f"></output><p id="bdb3f"></p><p id="bdb3f"></p>

                        <pre id="bdb3f"><del id="bdb3f"><progress id="bdb3f"></progress></del></pre>

                              <ruby id="bdb3f"></ruby>

                              哎呀哎呀视频在线观看