关于递归函数的内联

ftkghost 2007-04-02 08:18:54
请问递归的函数编译器给内联吗?内联以后代码扩展?怎样测试它是否被内联了?麻烦各位老大给小弟大致讲讲,谢谢。
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hubo520891 2012-04-23
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一目了然
ftkghost 2007-04-04
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谢谢
ftkghost 2007-04-03
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to steedhorse(晨星)
我在调用递归函数后看了一下汇编代码,即使确定了很少的递归嵌套层数也没有展开代码。

很简单的一个函数,我在main里面调用fun(3),汇编代码还是通过call调用函数
__forceinline int fun(int n)
{
int sum = 0;
if(n>0)
sum = n+fun(n-1);
return sum;
}
ftkghost 2007-04-03
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学到了 谢谢各位大牛~
Arthur_ 2007-04-03
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會溢出
北极猩猩 2007-04-03
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编译器在察觉到递归的时候会自动取消内联的。

不仅是递归,在函数体中包含循环和switch的时候,大多数编译器都回取消内联。甚至当函数中有效代码行超多一定数量的时候也有可能取消内联。

inline关键只是告诉编译器我想内联,至于他给不给你办事你就不知道了,呵呵。
www_adintr_com 2007-04-03
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递归都可以化为循环,转化之后就可以内联了,但是代码结构可能全都变了,调试的时候就郁闷了。
thinkinnight 2007-04-03
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应该是不会内联,inline一般都是短小的效率高的程序
晨星 2007-04-03
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//谢谢啊~~不过为什么呢?是因为无法无限的扩展?
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递归的深度及回溯的情形往往到运行时才能知道。
相反,如果递归和回溯的整个过程都可以在编译时确定,而且递归的深度也不是特别深(比如说,不超过20层),那么你是可以考虚通过模板元编程来实现。
hailongchang 2007-04-03
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递归函数一般是用堆栈实现的,也就是指令级别的实现,内联只是在源代码级别实现


所以估计强制内联应该会无效的。
晨星 2007-04-03
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还有,看汇编码有时也不完全说明问题的,因为你通常没有很多精力去看每一种编译器的汇编码,你看的那种只能说它那种编译器优化的程度到此而已,不能说明其它所有编译器以及未来可能出现的C++编译器。

当然,我不是特指这个问题,在这个具体的问题上,我也认为递归函数一般不会被内联。所以需要时宁愿用模板元编程实现。
我只是说一个具体的编译器,在一堆具体的编译选项下的结果只能用来“佐证”,不能用来“证明”。
晨星 2007-04-03
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我没说递归层数少就可能会内联。
而是说:如果在编译时可以确定递归层数和递归情况的话,你完全可以放弃使用递归函数,而改用递归的模板元编程来解决你的问题。——你既然决定不用它了,它是不是内联也就跟你没关系了。
——这完全不是一个意思嘛,呵呵。
ftkghost 2007-04-02
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用__forinline也不报错,强制内联也无效?
ftkghost 2007-04-02
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谢谢啊~~不过为什么呢?是因为无法无限的扩展?
cccbuiler 2007-04-02
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一般标记为内联的函数,在编译时,编译器还会判断一下函数的复杂度。
像递归这样的函数,虽然标记为内联了,但是,由于函数比较复杂,编译器也不会将其它编译为内联函数的。
hslinux 2007-04-02
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递归一般不会内联,那什么时候可能会内联?星星大哥解释下让俺们长长见识先。.@_@
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呃一般不会,
晨星 2007-04-02
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递归一般不会内联。
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内容概要:本文提出了一种基于形态学的权重自适应图像去噪方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法深度融合深度学习与数学形态学理论,通过构建自适应权重机制来动态优化去噪过程,在有效去除高斯噪声、椒盐噪声等多种噪声的同时,最大限度保留图像的边缘结构和纹理细节。文中系统阐述了算法的设计原理、实现流程及关键参数配置,并通过大量实验验证了其在不同噪声水平下的鲁棒性与优越性,结果显示该方法在峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)等客观指标上均显著优于传统去噪算法,同时在视觉效果上表现出更强的细节保持能力。; 适合人群:具备一定图像处理基础知识和Matlab编程能力的科研人员、研究生以及从事计算机视觉、医学影像分析、遥感图像处理等相关领域的工程师。; 使用场景及目标:①应用于受噪声污染的数字图像修复,提升图像质量以满足后续分析需求;②为医学影像、卫星遥感、工业检测等对图像清晰度要求较高的领域提供高效的去噪技术支持;③作为深度学习与传统图像处理技术融合的典型案例,服务于相关算法研究与教学实践。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码进行动手实践,深入理解算法各模块的实现逻辑,尤其关注形态学操作与权重自适应机制的结合方式,并尝试在多种噪声类型和强度下测试算法性能,通过调整参数观察其对去噪效果的影响,从而全面掌握该方法的核心思想与优化技巧。
内容概要:本文围绕永磁同步电机(PMSM)的高性能控制策略,深入研究了最大转矩电流比(MTPA)控制与双闭环矢量控制的仿真实现。通过Simulink搭建完整的电机控制系统模型,系统性地阐述了MTPA控制在低速区提升转矩输出效率的原理及其在高速弱磁区域的协同控制机制,同时详细构建了以电流环和速度环为核心的双闭环矢量控制框架。文章涵盖了控制策略的理论基础、控制框图设计、关键参数整定方法及仿真验证全过程,重点分析了d-q轴电流的协同调节、转速PI控制器的动态响应特性以及两种控制模式在不同工况下的性能表现。研究结果表明,所建立的仿真模型能准确反映永磁同步电机的动态运行特性,有效实现对电机转矩与转速的高精度控制,为电机控制算法的开发、优化及工程应用提供了可靠的理论支持与实践参考。; 适合人群:具备电机控制、电力电子或自动化等相关专业背景,熟悉Simulink仿真工具,正在从事电机驱动系统研发或学习的工程师、高校研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入掌握永磁同步电机MTPA控制与双闭环矢量控制的核心原理、实现方法及其适用工况;②学习并实践基于Simulink的电机控制系统建模、仿真调试与性能分析技术;③为高性能伺服系统、电动汽车驱动、工业变频器等领域的电机控制器设计与优化提供技术借鉴与解决方案。; 阅读建议:在学习过程中应结合提供的Simulink模型进行动手实践,重点关注控制算法的实现细节、PI参数的整定过程以及不同工况下系统响应的变化,建议通过调整负载、转速等参数进行对比仿真,以深入理解控制策略的动态性能与鲁棒性。

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