이 글은 도널드 크누스의 유명한 말인 "시기상조의 최적화는 모든 악의 근원이다"의 실제 의미를 심층적으로 파헤칩니다. goto문 사용과 멀티셋 구현에 대한 크누스 논문의 예를 분석하여 이 말이 작은 최적화를 완전히 부정하는 것이 아님을 보여줍니다. 서로 다른 구현 방식의 성능을 비교한 실험을 통해 중요한 코드와 자주 사용되는 라이브러리 함수의 경우 루프 언롤링과 같은 작은 최적화라도 벤치마킹 결과에 따라 상당한 성능 향상을 가져올 수 있음을 알 수 있습니다. 결론적으로 저자는 불필요한 최적화 노력을 피하고 최신 컴파일러의 최적화 기능을 활용하기 위해 최적화된 표준 라이브러리 함수를 사용할 것을 권장합니다.
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이 글에서는 황금비의 특성을 활용하여 해시 값을 해시 테이블 슬롯에 매핑하는 기법인 피보나치 해싱을 다룹니다. 벤치마크 테스트 결과 기존 정수 모듈 연산보다 훨씬 우수하며, 더 빠른 조회와 문제가 되는 입력 패턴에 대한 강력한 내성을 제공하는 것으로 나타났습니다. 저자는 이 기법의 기저에 있는 수학적 원리를 설명하고 장점을 제시하며, 해시 테이블 구현에서 흔히 발생하는 성능 병목 현상을 해결하는 방법을 강조합니다. 완벽한 해시 함수는 아니지만, 피보나치 해싱은 큰 숫자를 작은 범위로 매핑하는 데 탁월하며, 효율적인 해시 테이블을 만드는 데 유용한 최적화 기법입니다.
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이 글에서는 비트 조작을 사용하여 부동 소수점 곱셈을 근사하는 영리한 방법을 설명합니다. 이 방법은 부동 소수점 수를 정수로 변환하고, 더하고, 지수를 조정하고, 다시 부동 소수점 수로 변환하는 것입니다. 지수의 오버플로우나 언더플로우가 발생하면 이 방법은 치명적인 오류를 일으키지만, 대부분의 경우 놀라울 정도로 정확하며, 정답의 7.5% 이내에 있습니다. 저자는 이 방법의 기본 원리를 자세히 설명하고, 단순한 덧셈이 왜 곱셈을 근사할 수 있는지 설명합니다. 실제로는 네이티브 부동 소수점 곱셈보다 효율적이지 않을 수 있지만, 간결성과 특정 상황에서의 전력 절감 가능성으로 인해 흥미로운 탐구 대상입니다.
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