——————————————————————————————————————————————————————————————————————————

春节期间闲来无事想研究下算法,上机测试代码却遇到了意外错误,在此记录整个过程,祝各位新的一年在算法设计和故障排查方面的思维敏锐度媲美 dog 的

嗅觉!

——————————————————————————————————————————————————————————————————————————

整数 n 的阶乘(factorial)记作“n!”,比如要计算 5!,那么就是计算 5 * 4 * 3 * 2 * 1 = 120。

在 32 位系统上,“unsigned int(ULONG)”型变量能够持有的最大 10 进制值为 4,294,967,295(FFFF FFFF),意味着无符号数最多只能用来计算

12!(479,001,600 = 1C8C FC00);若计算 13!(6,227,020,800 = 1 7328 CC00)就会发生溢出。

类似地,“int”型变量能够持有的最大 10 进制值为 2,147,483,647(7FFF FFFF),意味着有符号数最多也只能用来计算

12!;若计算 13! 就会发生下溢(8000 0000 = -2,147,483,648)。

一般的编程范式通常以函数递归调用自身来实现阶乘计算,并在函数内部添加递归的终止条件。

下图是一种叫做“尾递归”的阶乘计算算法,从源码级别来看,它的巧妙之处在于第二个形参“computed_value”可以用来保存

本次递归的计算结果,然后作为下一次的输入。每次第一个参数“number”的值都递减,终止条件就是当它降到 1 时,即返回最新的 computed_value

值。“tail_recursivef_factorial()”开头的判断逻辑确保了我们不会因为计算 13! 或更大数的阶乘导致溢出:

作为对比,下图则是另一种“基本递归”的阶乘计算算法,“recursive_factorial()”只有一个形参,就是要计算阶乘的正整数。

前面的逻辑大致与 tail_recursivef_factorial() 相同,除了最后那条 return 语句,它把对自身的递归调用放进了一个表达式中,这种做法对性能的影响是

致命的,因为不得不等待递归调用终止才能完成整个表达式的求值计算:

————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————

假设我们忽略溢出的情况,或者在 64 位系统上执行这段代码,就可以传入更大的正整数。而从源码上看,recursive_factorial() 的性能严重依赖于输入

参数——试想要计算 100!,它可能需要反复地创建,销毁函数调用栈帧 100 次,才能完成表达式求值并返回。

反观 tail_recursivef_factorial(),因为它引入了一个额外变量存储每次调用的结果,从形式上而言与 for 循环并无太大区别,

“貌似”编译器可以优化这段代码来生成与 for 循环类似的汇编指令,从而避免函数调用造成的额外 CPU 时钟周期开销(反复的压栈弹栈都需要访问内

存)。

我们的美好愿望是:同样计算 100!,tail_recursivef_factorial() 无需多余的 99 次函数调用栈帧开销,在汇编级别直接用与类似 for 循环的迭代控制结构即可

实现相同效果,使得执行时间大幅缩短。

在后面的调试环节你会看到:这个“美好愿望”或许对其它编译器而言能够成立,对 Visual C/C++ 编译器而言则不行——它还不够智能来进行尾递归优化

(或称尾递归“消除”)。

做性能分析就需要计算两者的执行时间,我们使用内核例程“KeQuerySystemTime()”,分别在两个函数各自的调用前后获取一次当前系统时间,然后相减

得出差值,它就是两种阶乘计算算法的运行时间,如下图,注意黄框部分的逻辑,变量“execution_time_of_factorial_algorithm”存储它们各自的运行时

间:

图中以内联汇编添加的软件断点是为了方便观察 KeQuerySystemTime() 如何使用“LARGE_INTEGER”这个结构体:

原始文档写得很清楚—— KeQuerySystemTime() 输出的系统时间(由一枚“LARGE_INTEGER”型指针引用)

是从 1601年1月1日开始至当前的“100 纳秒”数量,通常约每 10 毫秒会更新一次系统时间。

KeQuerySystemTime() 的输出值是根据 GMT 时区计算的,使用 ExSystemTimeToLocalTime() 可以把它调整为本地时区的值。

既然 1 毫秒 = 1000 微秒 = 1000000 纳秒,只需把这个值除以 10000 即可得到“毫秒数”,再除以 1000 即可得出以秒为单位

的运行时间。

但是事情没那么简单,你想看看:从 1601年1月1日以来到当前 KeQuerySystemTime() 调用经历了多少个“100 纳秒”,无论这个

数值为何,肯定不是 32 位系统上的 4 字节变量能够容纳得下的,所以要么在 64 位 Windows 上调试这段代码,要么必须使用

LARGE_INTEGER 结构体的 QuadPart 字段,该字段实质上是内存中一个连续的 8 字节区域:

以 32 位系统而言,ULONG 型变量最多支持 4294967295 个“100 纳秒”,亦即 429 秒;换言之,阶乘算法运行超过 7 分钟,

就无法用 ULONG 变量(execution_time_of_factorial_algorithm)存储执行时间(该值已溢出所以不正确)。

------ 新春第一炮:阶乘算法性能分析与 double fault 蓝屏故障排查 Part I ------的更多相关文章

  1. 背景建模技术(二):BgsLibrary的框架、背景建模的37种算法性能分析、背景建模技术的挑战

    背景建模技术(二):BgsLibrary的框架.背景建模的37种算法性能分析.背景建模技术的挑战 1.基于MFC的BgsLibrary软件下载 下载地址:http://download.csdn.ne ...

  2. 分析Windows的死亡蓝屏(BSOD)机制

    这篇文章本来是投Freebuf的,结果没过.就贴到博客里吧,图懒得发上来了 对于Windows系统来说,被人们视为洪水猛兽的蓝屏也是一种有利于系统稳定的机制.蓝屏其实是Windows系 统的一种自查机 ...

  3. Javascript中的冒泡排序,插入排序,选择排序,快速排序,归并排序,堆排序 算法性能分析

    阿里面试中有一道题是这样的: 请用JavaScript语言实现 sort 排序函数,要求:sort([5, 100, 6, 3, -12]) // 返回 [-12, 3, 5, 6, 100],如果你 ...

  4. 专项测试-App性能分析

    专项测试 app性能 Activity是Android组件中最基本也是最为常见用的四大组件(Activity,Service服务,Content Provider内容提供者,BroadcastRece ...

  5. 揪出“凶手”——实战WinDbg分析电脑蓝屏原因

    http://www.appinn.com/blue-screen-search-code/ 蓝屏代码查询器 – 找出蓝屏的元凶 11 文章标签: windows / 系统 / 蓝屏. 蓝屏代码查询器 ...

  6. 常用排序算法的python实现和性能分析

    常用排序算法的python实现和性能分析 一年一度的换工作高峰又到了,HR大概每天都塞几份简历过来,基本上一天安排两个面试的话,当天就只能加班干活了.趁着面试别人的机会,自己也把一些基础算法和一些面试 ...

  7. 笔试算法题(58):二分查找树性能分析(Binary Search Tree Performance Analysis)

    议题:二分查找树性能分析(Binary Search Tree Performance Analysis) 分析: 二叉搜索树(Binary Search Tree,BST)是一颗典型的二叉树,同时任 ...

  8. 十大基础排序算法[java源码+动静双图解析+性能分析]

    一.概述 作为一个合格的程序员,算法是必备技能,特此总结十大基础排序算法.java版源码实现,强烈推荐<算法第四版>非常适合入手,所有算法网上可以找到源码下载. PS:本文讲解算法分三步: ...

  9. 几种常见排序算法的基本介绍,性能分析,和c语言实现

    本文介绍6种常见的排序算法,以及他们的原理,性能分析和c语言实现: 为了能够条理清楚,本文所有的算法和解释全部按照升序排序进行 首先准备一个元素无序的数组arr[],数组的长度为length,一个交换 ...

随机推荐

  1. 将TinyXml快速入门的接口面向对象化(转载)

    作者:朱金灿 来源:http://www.cnblogs.com/clever101 在TinyXml快速入门的系列文章中(详情见本博客),我只是将tinyxml类库解析xml文件的类封装为API接口 ...

  2. ECMAScript 5 新特性

    Strict模式 开启strict: 在文件头部,或者在一个function头部内,添加‘use strict’或者“use strict”. Strict模式的限制,以及违反时出现的异常: 新定制了 ...

  3. RegExp对象的三个方法

      RegExp 对象有 3 个方法:test().exec() 以及 compile().   test( ) test()方法检索字符串中的指定值.返回值是true或false. 例子: 因为字符 ...

  4. UE4 径向模糊radiu blur

    hlsl代码为: float2 ScreenMult = ; ; ] = {-0.08,-0.05,-0.03,-0.02,-0.01,0.01,0.02,0.03,0.05,0.08}; float ...

  5. 百度分享到qq空间失败

    QQ做了限制的,localhost是不会返回结果的,要用正式域名访问就可以了

  6. Tomcat下的Server.xml配置文件详解

    自15年毕业到现在已经入行两年多了,一直以来没有深入的了解过tomcat的详细配置,只懂修改一下端口号.在网上找了些相关资料来支撑这篇文章,深入了解server.xml文件各配置的作用 <?xm ...

  7. Oracle临时表空间组

    Oracle 10g之前,同一用户的多个会话只可以使用同一个临时表空间,因为在给定的时间只有一个临时表空间默认给用户,为了解决这个潜在的瓶颈,Oracle支持临时表空间组即包含多个临时表空间的集合.临 ...

  8. Angular19 自定义表单控件

    1 需求 当开发者需要一个特定的表单控件时就需要自己开发一个和默认提供的表单控件用法相似的控件来作为表单控件:自定义的表单控件必须考虑模型和视图之间的数据怎么进行交互 2 官方文档 -> 点击前 ...

  9. rsync - 远程同步工具

    一直没有对这个命令太有深入的理解 简介 rsync 即 remote sync,一个远程与本地文件同步工具.rsync 使用的算法能够最小化所需复制的数据,因为它只移动那些修改了的文件. rsync ...

  10. scrapy_对传到items的值预处理

    如何实现对值进行预处理?  对于传递进items的值,首先明白有两个动作,进和出,那就可以分别对这两个动作进行逻辑处理 #!/usr/bin/python3 # -*- coding: utf-8 - ...