M条数据，每条数据需经N步处理，优化速度

[jsonnode]

1.共有M条数据，每条数据是一个struct结构；
2.每条数据都要经过N步处理，每步处理是对数据中的某个(或几个)字段调用不同的函数处理；
3.已知处理函数并不是速度的瓶颈
4.目前采用
int i ,j ;
for(i = 0; i < M ;++i)
{
for( j = 0 ; j < N ;++j)
{
调用第j个处理函数
}
}
5. 怎样提升速度！ O(M*N)可以减小吗？

[kongl123]

是否可以优化要看处理函数是否可以优化. 或者要看处理函数的真实内容. 前者是算法级的优化,比如k个处理函数ƒ是否可以合并成一个F, 且F < kƒ. 后者是基于现在电脑的一些特性来做优化, 比如是否可以用多媒体指令优化能用指令,是否可以优化多级流水,错开寄存器读写空当等

[赵4老师]

无profiler不要谈效率！！尤其在这个云计算、虚拟机、模拟器、CUDA、多核 、多级cache、指令流水线、多种存储介质、……满天飞的时代！

[lm_whales]

如果每个处理函数，互不相干 可以充分利用多核心开多线程处理 如果互相有关系，例如A（） 处理字段a B() 也要处理字段a 那么可以开多线程（K个）处理M个对象 每个对象 的处理作为一个 线程的一个 处理的单元 如果 M 个对象也互相关联（例如要排序），那就只能 利用算法优化了

[lm_whales]

多线程，和算法优化比较起来，算法优化的效率要更高 多线程，只是充分例如多内核，让CPU 充分忙碌起来，从而提高效率

[lm_whales]

如果能够把软件算法，交给硬件处理 那么，由于并行性，效率要高很多 当然，跟规模相关的东西，受到的限制也大 因为软件算法，能够达到的规模，跟硬件能达到的规模比起来要大得多 而且硬件要考虑成本问题 软件成本可以忽略 毕竟软件成本，就是开发维护成本 并不随着，软件使用者的增加，大规模的增减

[qq_33824142]

您好，我在博客上面看到您签约了烽火星空，我想咨询一些情况，可以吗