論文｜MESH: Compacting Memory Management for C/C++ Applications (PLDI 2019)
「MESH: Compacting Memory Management for C/C++ Applications」という論文を読んだのでその紹介です。arXiv.org で公開されています。PLDI 2019 で採択されている論文のドラフトだそうです。私は v2 を読みました。ソースコードが GitHub (plasma-umass/Mesh) で公開されています。 免責 読み間違えている可能性があります。正確な情報が欲しい方は必ず論文を読んでください。誤りの指摘や補足、議論などは GitHub Issue や Twitter へお願いします。 読んだ動機 C/C++ でリロケーションせずにコンパクションを行う手法に興味があった。 Speedmetor 2.0 benchmark を走らせた Firefox でメモリ消費量が減ったと報告されており、ブラウザ開発者として気になった。 Ch
高速なハッシュテーブルを設計する | POSTD
(訳注：2016/9/28、頂きましたフィードバックを元に記事を修正いたしました。) はじめに 本稿では、高速で汎用的なハッシュテーブルを作るために行う、設計についての多くの意思決定事項を紹介します。最終的に、私の emilib::HashSet とC++11の std::unordered_set の間のベンチマークが出来上がりました。もし、ハッシュテーブルに興味があって、自分で設計したいなら（どのプログラミング言語かに関わらず）、本稿がヒントになるかもしれません。 ハッシュテーブル は、素晴らしい発明です。 ならし計算量O(1) ( O(√N)時間 )で、挿入、削除、検索を行うことができます。ならし計算量とは、ハッシュテーブルの計算に平均でO(1)の計算量がかかることを意味しますが、時々、これよりも多くの時間がかかる場合があります。具体的には、ハッシュテーブルに空きがない場合で、挿入の
boost.GILで組む、ジェネリックな画像処理のアルゴリズム
"Image dans le néant" by gelinh boost.GILは凄い！開発者の頭の良さがビシビシと伝わってくる！ ということで、今回はGILに関しての紹介記事を書こうと思います。 概要 あなたは画像処理のエキスパート。顧客の依頼で、8bitのRGB画像を処理するアルゴリズムを記述していたとします。ところが対象となるデバイスの仕様を調べていた際に、実はRGBA画像にも対応させなければいけないことが分かりました。面倒だと思いながら書いていた矢先、さらにBGRやABGR,さらには16や24bitにも対応したアルゴリズムを記述しなければならないことが判明しました。なんということでしょう…これらの画像すべてに対してアルゴリズムを書くなんて、とてもじゃないですがやってられない。やめてくれ！って感じです。 boostに付いてくるGILを用いることで、画像に対する操作をよりジェネリック
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