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分类: C/C++

2014-12-31 03:08:35

本文档深入分析了std::deque,并提供了一个指导思想:当考虑到内存分配和执行性能的时候,使用std::deque要比std::vector好。


  介绍


  本文深入地研究了std::deque 容器。本文将讨论在一些情况下使用deque>
比vector更好。读完这篇文章后读者应该能够理解在容量增长的过程中deque 与vector在内存分配和性能的不同表现。由于deque>
和vector的用法很相似,读者可以参考vector 文档中介绍如何使用STL容器。


  Deque总览


  deque和vector一样都是标准模板库中的内容,deque是双端队列,在接口上和vector非常相似,在许多操作的地方可以直接替换。假如读者已经能够有效地使用vector容器,下面提供deque的成员函数和操作,进行对比参考。


  Deque成员函数



函数
描述 c.assign(beg,end)
c.assign(n,elem)
将[beg;
end)区间中的数据赋值给c。
将n个elem的拷贝赋值给c。 c.at(idx)

传回索引idx所指的数据,假如idx越界,抛出out_of_range。 c.back()
传回最后一个数据,不检查这个数据是否存在。
c.begin()
传回迭代器重的可一个数据。 c.clear()
移除容器中所有数据。 deque
c
deque c1(c2)
Deque c(n)
Deque
c(n, elem)
Deque c(beg,end)
c.~deque()

创建一个空的deque。
复制一个deque。
创建一个deque,含有n个数据,数据均已缺省构造产生。
创建一个含有n个elem拷贝的deque。
创建一个以[beg;end)区间的deque。
销毁所有数据,释放内存。
c.empty()
判定容器是否为空。 c.end()
指向迭代器中的最后一个数据地址。
c.erase(pos)
c.erase(beg,end)

删除pos位置的数据,传回下一个数据的位置。
删除[beg,end)区间的数据,传回下一个数据的位置。 c.front()

传回地一个数据。 get_allocator
使用构造函数返回一个拷贝。 c.insert(pos,elem)

c.insert(pos,n,elem)
c.insert(pos,beg,end)
在pos位置插入一个elem拷贝,传回新数据位置。
在pos位置插入>n个elem数据。无返回值。
在pos位置插入在[beg,end)区间的数据。无返回值。
c.max_size()
返回容器中最大数据的数量。 c.pop_back()
删除最后一个数据。 c.pop_front()

删除头部数据。 c.push_back(elem)
在尾部加入一个数据。 c.push_front(elem)
在头部插入一个数据。
c.rbegin()
传回一个逆向队列的第一个数据。 c.rend()
传回一个逆向队列的最后一个数据的下一个位置。 c.resize(num)

重新指定队列的长度。 c.size()
返回容器中实际数据的个数。 C1.swap(c2)

Swap(c1,c2)
将c1和c2元素互换。
同上操作。


  Deque操作



函数
描述 Operator[]
返回容器中指定位置的一个引用。


  上面这些特征和vector明显相似,所以我们会提出下面的疑问。


  问题:假如deque和vector可以提供相同功能的时候,我们使用哪一个更好呢?


  回答:假如你要问的话,就使用vector吧。


  或者你给个解释?


  非常兴奋你这样问,的确,这并不是无中生有的,事实上,在C++标准里解释了这个问题,下面有一个片断:


  vector在默认情况下是典型的使用序列的方法,对于deque,当使用插入删除操作的时候是一个更好的选择。


  有趣的是,本文就是要非常彻底地理解这句话。


  什么是新的?


  细读上面两张表格,你会发现和vector比较这里增加了两个函数。


  1、c.push_front(elem) —— 在头部插入一个数据。


  2、c.pop_front() —— 删除头部数据。


  调用方法和c.push_back(elem)和c.pop_back()相同,这些将来会告诉我们对于deque>
会非常有用,deque可以在前后加入数据。>


  缺少了什么?


  同时你也会发现相对于vector> 缺少了两个函数,你将了解到deque> 不需要它们。


  1、capacity()—— 返回vector当前的容量。


  2、reserve() —— 给指定大小的vector> 分配空间。


  这里是我们真正研究的开始,这里说明deque>
和vector它们在治理内部存储的时候是完全不同的。deque是大块大块地分配内存,每次插入固定数量的数据。vector是就近分配内存(这可能不是一个坏的事情)。但我们应该关注是,vector每次增加的内存足够大的时候,在当前的内存不够的情况。下面的实验来验证deque不需要capacity()和reserve()>
是非常有道理的。


  实验一 —— 增长的容器


  目的


  目的是通过实验来观察deque和vector在容量增长的时候有什么不同。用图形来说明它们在分配内存和执行效率上的不同。


  描述


  这个实验的测试程序是从一个文件中读取文本内容,每行作为一个数据使用push_back插入到deque>
和vector中,通过多次读取文件来实现插入大量的数据,下面这个类就是为了测试这个内容:



#include
#include
#include

#include


static enum modes
{
 FM_INVALID = 0,
 FM_VECTOR,
 FM_DEQUE

};


class CVectorDequeTest
{
 public:
  CVectorDequeTest();
  void
ReadTestFile(const char* szFile, int iMode)
  {
   char buff[0xFFFF] =
{0};
   std::ifstream
inFile;
   inFile.open(szFile);
   while(!inFile.eof())
   {
    inFile.getline(buff,
sizeof(buff));
    if(iMode ==
FM_VECTOR)
     m_vData.push_back(buff);
    else if(iMode ==
FM_DEQUE)
     m_dData.push_back(buff);
   }
   inFile.close();
  }

  virtual ~CVectorDequeTest();
 PRotected:

  std::vector m_vData;

  std::deque m_dData;
};


  结果


  测试程序运行的平台和一些条件:



CPU 1.8 GHz Pentium 4 内存 1.50 GB 操作系统 W2K-SP4 文件中的行数 9874
平均每行字母个数
1755.85 读文件的次数
45 总共插入的数据个数 444330



  使用Windows任务治理器来记录执行效率,本程序中使用了Laurent Guinnard
的CDuration类。消耗系统资源如下图:


 



  注重在vector分配内存的最高峰,vector在分配内存的时候是怎样达到最高值,deque就是这样的,它在插入数据的同时,内存直线增长,首先deque的这种内存分配单元进行回收的话,存在意想不到的后果,我们希望它的分配内存看上去和vector一样,通过上面的测试我们需要进一步的测试,现提出一个假设:假设deque分配的内存不是连续的,一定需要释放和收回内存,我们将这些假设加入后面的测试中,但是首先让我们从执行的性能外表分析一下这个实验。


  究竟分配内存需要消耗多久?


  注重看下面这张图片,vector在不插入数据的时候在进行寻求分配更多内存。



 
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  同时我们也注重到使用push_back插入一组数据消耗的时间,注重,在这里每插入一组数据代表着9874个串,平均每个串的长度是1755.85。



 
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实验二—— vector::reserve()的资源


  目的


  这个实验的目的是vector在加入大量数据之前调用reserve(),和deque进行比较,看它们的内存分配和执行效率怎么样?


  描述


  本实验中的测试基本上和实验一相同,除了在测试类的构造函数中加入下面这行代码:


m_vData.reserve(1000000);
  结果


  测试程序运行的平台和一些条件:



CPU
1.8 GHz Pentium 4 内存
1.50 GB 操作系统
W2K-SP4 文件中的行数
9874
平均每行字母个数
1755.85 读文件的次数
70 总共插入的数据个数
691180


  使用Windows任务治理器来记录执行效率,本程序中使用了>Laurent Guinnard
的CDuration类。消耗系统资源如下图:



 
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  我们注重到vector不在需要分配花费多余的时间分配内存了,这是由于我们使用了reserve()对于所测试的>691180个数据为我们每一次插入大量数据的时候保留了足够的内存空间,对于deque存储分配的假设,观察这个测试中的内存分配图形和上一个图形,我们需要进一步量化这个测试。


  怎样改良内存分配的性能呢?


  下面这个图例说明随着数据的增加,容量在增加:


 


 
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  当增加数据的时候对容量的增加在vector和deque执行效率基本一样,然而,vector在插入数据的时候有一些零星的时间消耗,看下面的图例:



 
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  通过统计分析vector和deque在插入平均为>1755.85长度的>9874个数据所花费的时间,下面是总结的表格:



Vector


Deque



Mean


0.603724814 sec


Maximum


0.738313000 sec


Minimum


0.559959000 sec



Std. Dev


0.037795736 sec


6-Sigma


0.226774416 sec



Mean


0.588021114 sec


Maximum


0.615617000 sec


Minimum


0.567503000 sec


Std. Dev


0.009907800 sec


6-Sigma


0.059446800 sec


 


  实验三——内存回收


  目的


  本实验是对假设deque分配的内存不是临近的,而且很难回收进行量化测试分析。


  描述


  在本实验中再次用到了实验一中的代码,在调用函数中加入记录增加数据执行的效率具体入下面操作:


for(xRun=0; xRun {
 df = new
CVectorDequeTest;
 elapsed_time = 0;


 for(i=0; i  {
  cout << "Deque -
Run " << i << " of " <<
  NUMBER_OF_RUNS*xRun <<
"...
";
  df->ReadTestFile("F:\\huge.csv",DF_DEQUE);
  deque_data.push_back(datapoint());
  deque_data.back().time_to_read
= df->GetProcessTime();
  elapsed_time +=
deque_data.back().time_to_read;
  deque_data.back().elapsed_time =
elapsed_time;
  cout << deque_data.back().time_to_read << "
seconds\n";
 }
 vnElements.push_back(df->GetDequeSize());
 cout
<< "\n\nDeleting... ";
 del_deque.Start();
 delete
df;
 del_deque.Stop();
 cout << del_deque.GetDuration()/1000000.0
<< "
seconds.\n\n";
 vTimeToDelete.push_back(del_deque.GetDuration()/1000000.0);
}


  结果


  本测试和上面两个实验在相同的平台上运行,除了插入的数据由>9874到>691180,需要插入>70次,下面图例显示了>deque在插入数据的时候分配内存的情况,在deque里插入了平均每个长度为>1755.85的字符串。>



 
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  尽管从几个曲线图中看到的实际消耗时间不同,但些曲线图都精确到了>R2=95.15%。所给的数据点都实际背离了下表中统计的曲线图数据:



deque Results


Mean


0.007089269 sec


Maximum


11.02838496 sec


Minimum


-15.25901667 sec


Std. Dev


3.3803636 sec



6-Sigma


20.2821816 sec



  在相同的情况下比较vector的结果是非常有意义的。下面图就是将vector和deque在相同的情况下分配内存消耗的时间比较图:



 
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  这些数据在这个测试中是>R2=82.12%。这或许可以经过每个点反复运行得到更加优化,在这个问题中这些数据适当地标注了这些点,所给的数据点都实际背离了下表中统计的曲线图数据:


 


vector Results


Mean


-0.007122715sec


Maximum


0.283452127 sec


Minimum


-0.26724459sec


Std. Dev


0.144572356sec


6-Sigma


0.867434136sec


实验四—— vector::insert() 和 deque::insert() 执行特点比较


  目的


  deque主张使用参数为常量的insert()。但怎么样能和vector::insert()比较一下呢?本实验的目的就是比较一下vector::insert()>
和 deque::insert()的工作特点。


  描述


  在容器的容器多次插入数据,在这里可能不符合你的需求,既然这样你可以使用insert(),试验代码也和实验一基本一样,使用insert()代替push_back(),使用insert(>)来测试。


  结果


  当插入常量给deque的时候,从下图可以看出和vector的对比来。



 
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  注重两张图片中时间轴的不同,这是将>61810个数据插入到容器中。



 
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  实验五——读取容器的性能


  目的


  这个实验将测试vector::at(),vector::operator[],deque::at()和deque::operator[]的性能。首先应该是operator[]比at()效率要高,因为它不进行边界检查,同时也比较vector和deque。


  描述


  这个实验将测试中的容器有1000000个类型为std::string,每个字符串长度为1024的数据,分别使用at()和operator[]这两个操作来访问容器容器的数据,测试它们运行的时间,这个测试执行50次,统计每次执行的结果。


  结果


  我们看到使用vector和deque访问容器中的数据,他们执行的性能差别很小,使用operator[]和at()访问数据的性能差别几乎可以忽略不计,下面是统计的结果:


 


vector::at()


Mean


1.177088125sec


Maximum


1.189580000sec


Minimum


1.168340000sec


Std. Dev


0.006495193sec


6-Sigma


0.038971158sec



deque::at()


Mean


1.182364375sec


Maximum


1.226860000sec


Minimum


1.161270000sec


Std. Dev


0.016362148sec


6-Sigma


0.098172888sec



vector::operator[]


Mean


1.164221042sec


Maximum


1.192550000sec


Minimum


1.155690000sec


Std. Dev


0.007698520sec


6-Sigma


0.046191120sec


 


deque::operator[]


Mean


1.181507292sec


Maximum


1.218540000 sec


Minimum


1.162710000sec


Std. Dev


0.010275712sec


6-Sigma


0.061654272sec



  结论


  在这篇文章中我们覆盖了多种不同的情况来选择我们到底是该使用vector还是deque。让我们总结一下测试的结果看下面几个结论。


  当执行大数据量的调用push_back()的时候,记住要调用vector::reserve()。


  在实验一中我们研究了vector和deque在插入数据的情况。通过这些假设,我们可以看出deque分配的空间是预先分配好的,deque维持一个固定增长率,在vector实验中我们考虑到应该调用vecor::reserve()>.然后在下面这个例子验证了我们的假设,在使用vector的时候调用reserve()能够膀子我们预先分配空间,这将是vector一个默认选择的操作。


  当你分配很多内存单元的时候,记住使用deque回收内存要比vector消耗时间多。


  在实验三中我们探讨了vector和deque在回收非邻接内存块上的不同,分别证实了vector在分配内存的时候是线性增长,而deque是指数增长,同样,vector要回收的内存比deque多的多,假如你循环调用了push_back(),那么deque将获取大量的内存,而且是临近的。我们通过测试发现在分配内存单元消耗的时间和vector的时间接近。


  假如你计划使用insert(),或者需要pop_front(),那就使用deque。


  由于vector没有提供pop_front()函数,但在实验四的结果中可以看出没有insert()是非常好的,同时也告诉我们为什么deque在STL类中要作为单独的一个类划分出来。


  对于访问数据,vector::at()效率最高。


  在实验五中统计的数据表示,所有访问数据方法的效率是非常接近的,但是vector::at()效率最高。这是因为最优的平衡图访问时间为最低的六个西格玛值。


  最后


  我希望本文能够带你熟悉deque,而且对它感爱好或者一个启发,欢迎继续讨论关于vector和deque任何问题和内容。

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