この記事は、Donald Knuthの有名な言葉「早すぎる最適化は諸悪の根源」の真の意味を掘り下げています。goto文の使い方やマルチセットの実装に関するKnuthの論文の例を分析することで、この言葉が小さな最適化を完全に否定しているわけではないことを示しています。異なる実装方法のパフォーマンスを比較した実験から、重要なコードや頻繁に使用されるライブラリ関数の場合、ループアンローリングのような小さな最適化でも、ベンチマークの結果によっては大きなパフォーマンス向上をもたらす可能性があることがわかります。最終的に著者は、不要な最適化の労力を避け、最新のコンパイラの最適化機能を活用するために、最適化された標準ライブラリ関数を使用することを推奨しています。
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この記事では、黄金比の性質を利用してハッシュ値をハッシュテーブルのスロットにマッピングするテクニックであるフィボナッチハッシングについて解説しています。ベンチマークテストにより、従来の整数剰余演算を大幅に上回り、高速なルックアップと、問題のある入力パターンに対する堅牢性の向上を実現することが示されています。著者は、その背後にある数学的原理を説明し、その利点を示し、ハッシュテーブル実装における一般的なパフォーマンスボトルネックへの対処方法を強調しています。完璧なハッシュ関数ではありませんが、フィボナッチハッシングは大きな数を小さな範囲にマッピングすることに優れており、効率的なハッシュテーブルを作成するための貴重な最適化となります。
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この記事では、ビット操作を用いて浮動小数点数の乗算を近似する巧妙な手法について解説しています。このアプローチは、浮動小数点数を整数に変換し、加算を行い、指数を調整し、再び浮動小数点数に変換するというものです。指数の上限超過や下限超過が発生すると、この方法は致命的なエラーを引き起こしますが、ほとんどの場合、驚くほど正確で、正しい結果の7.5％以内にとどまります。著者は、この方法の基礎となる原理を深く掘り下げ、単純な加算がなぜ乗算を近似できるのかを説明しています。実際には、ネイティブの浮動小数点数の乗算よりも効率が悪い可能性がありますが、その簡潔さと特定の状況下での省電力性から、興味深い探求となっています。
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