问题来自今日力扣
偶然发现使用std::function定义dfs函数比原生函数或auto定义慢很多,使用斐波那契简单计算一下时间,代码放在最后。
结果如下,可以看到auto和普通定义的递归函数时间开销差不多,而function定义的递归函数慢了快5倍(当然随着计算量增大,倍数会逐渐减小,但还是很慢就是了)。
check fibo(30)
<dfs_ori > ret: 1346269 done! 6425ms
<dfs_func> ret: 1346269 done! 41189ms
<dfs_auto> ret: 1346269 done! 6492ms
gpt给出的解释如下,以后还是投入auto怀抱了~
在C++中,当你使用std::function来包装一个lambda表达式或函数时,可能会发生拷贝构造的情况。这是因为std::function是一个类型安全的函数包装器,可以包含任何可调用对象(函数指针、成员函数指针、函数对象等),因此在构造std::function对象时,会涉及到对象的拷贝构造或移动构造。
在你的情况中,当使用function<int(int,int,int)> dfs = [&](int a, int b, int c)定义dfs时,lambda表达式会被复制到dfs对象中,这可能导致拷贝构造的开销。
而当你使用auto dfs = [&](auto&& dfs, int a, int b, int c)时,使用auto关键字推断函数对象类型,不会引起多余的拷贝构造。这是因为auto将推断出lambda表达式的真实类型,而不是通过std::function进行类型擦除和包装。
因此,如果遇到性能问题,尤其是在递归调用时,使用auto推断类型可能会更有效,因为它可以避免不必要的拷贝构造,提高性能。
code
#include <bits/stdc++.h>
#include <functional>
#include <chrono>
using namespace std;
using namespace chrono;
int dfs_ori(int n){
if(n <= 1)
return 1;
return dfs_ori(n-1) + dfs_ori(n-2);
}
int main(){
cout << "check fibo(30)" << endl;
int n = 30;
// dfs ori
auto start = steady_clock::now();
int ret = dfs_ori(n);
cout << "<dfs_ori > ret: " << ret << " done! ";
auto end = steady_clock::now();
auto last = duration_cast<microseconds>(end - start);
cout << last.count() << "ms" << endl;
// dfs function
function<int(int)> dfs_func = [&](int n){
if(n <= 1)
return 1;
return dfs_func(n-1) + dfs_func(n-2);
};
start = steady_clock::now();
ret = dfs_func(n);
cout << "<dfs_func> ret: " << ret << " done! ";
end = steady_clock::now();
last = duration_cast<microseconds>(end - start);
cout << last.count() << "ms" << endl;
// dfs auto
auto dfs_auto = [&](auto&& dfs_auto, int n) -> int {
if(n <= 1)
return 1;
return dfs_auto(dfs_auto, n-1) + dfs_auto(dfs_auto, n-2);
};
start = steady_clock::now();
ret = dfs_auto(dfs_auto, n);
cout << "<dfs_auto> ret: " << ret << " done! ";
end = steady_clock::now();
last = duration_cast<microseconds>(end - start);
cout << last.count() << "ms";
return 0;
}
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贴个link https://leimao.github.io/blog/CPP-Function-Call-Performance/