我有一个算法,它在我的双核3 GHz Intel处理器上平均运行250毫秒,我正在努力优化它。目前,我的std::nth_element
调用在150到300个元素的std::vector
上调用了大约6000次,平均耗时50毫秒。我花了一些时间优化我使用的比较器,它目前从向量中查找两个double
,并进行简单的<
比较。比较器运行std::nth_element
所花费的时间可以忽略不计。比较器的复制构造函数也很简单。
由于这个调用目前占用了我算法20%的时间,而且大部分时间都花在了我没有写的nth_element
的代码中(即不是比较器),我想知道是否有人知道使用SIMD或任何其他方法优化nth_element
的方法?我看到了一些关于使用OpenCL和多线程并行化std::nth_element
的问题,但由于向量很短,我不确定这种方法会给我带来多大好处,尽管我很乐意被告知我错了。
如果有SSE方法,我可以使用SSE4.2之前的任何SSE指令。
谢谢!
两个想法:
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多线程可能不会加快任何单个向量的处理速度,但随着向量数量的增加,可能会对您有所帮助。
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排序对于你的问题来说是一个太强大的工具:你在计算向量的整个顺序,但除了前几个,你什么都不在乎。你知道每个向量有多少元素构成了前5%,所以你不应该对整个东西进行排序,而应该让一个通过数组,找到最大的
k
。你可以在O(n)
的时间里用k
的额外空间来完成这项任务,所以这可能是一场胜利。