C言語でインクルードするだけで使えるNon-movingで正確なコピーGCを作った - Qiita
C言語でインクルードするだけで使えるNon-movingで正確なコピーGCを作った インクルードするだけで使えるNon-movingで正確なGCをC言語用に作りました。 行数がコメントを除いて100行に満たない非常に小さなライブラリです。 GCのアルゴリズムとしてはCheneyのコピーGCを採用しています。 通常のCheneyのコピーGCではメモリ空間のうち半分が無駄になってしまいメモリ効率が悪かったり、 GC発生時にオブジェクトが移動してしまいC言語のようなポインタを直接触れる言語との相性が悪いという欠点がありました。 今回はヒープ全体を二重連結リストとして管理することでそのような問題を解決しています。 ちなみにこれはTreadmill GCのアイデアと同じです。(が、アルゴリズム自体はTreadmill GCではありません。) APIはLinuxのlist.hに非常に近い見た目になって
なんでGCCはa*a*a*a*a*a を (a*a*a)*(a*a*a) に最適化できないの？っと
c - Why doesn't GCC optimize a*a*a*a*a*a to (a*a*a)*(a*a*a)? - Stack Overflow 俺は科学技術計算の数値計算の最適化をしてたんだけどさ。GCCはpow(a, 2)をa*aにしてくれるんだな。うん。で、pow(a, 6)は最適化されずに、ライブラリ関数であるpowを呼んじゃうんだ。パフォーマンス的に最悪。(Intel C++ Compilerはpow(a,6)のライブラリ関数呼び出しを消し去ってくれるんだけどな) どうもよくわからんのが、pow(a, 6)をa*a*a*a*a*aで置き換えて、GCC 4.5.1をオプション"-O3 -lm -funroll-loops -msse4"で使ったら、mulsd命令を5個使う。 movapd %xmm14, %xmm13 mulsd %xmm14, %xmm13 mulsd
いつからその方法で偏りのない乱数が得られると錯覚していた？ - アスペ日記
私はつい最近まで勘違いしていました。 ここのページに書いてあるような方法で、一様分布する整数が得られると。 int random(int n) { return (int)(( rand() / (RAND_MAX + 1.0) ) * n); } この方法、一見すると実に一様分布が得られそうに見えるんですよね。 どういう思考回路を通っているかというのを自己分析すると、次のような感じです。 1. rand() では 0〜RAND_MAX のランダムな整数が得られる。 2. それを RAND_MAX + 1 で割ると、[0, 1) に一様分布する実数が得られる。 3. [0, 1) の一様な実数を n 倍して小数点以下を切り捨てたら、0 から n-1 に一様分布する整数が得られる。 これの罠なところは、1 と（特に）3 が正しいというところだと思います。 ただ、2 がダウト。 思いっきりダウ
Why are elementwise additions much faster in separate loops than in a combined loop?
Suppose a1, b1, c1, and d1 point to heap memory, and my numerical code has the following core loop. const int n = 100000; for (int j = 0; j < n; j++) { a1[j] += b1[j]; c1[j] += d1[j]; } This loop is executed 10,000 times via another outer for loop. To speed it up, I changed the code to: for (int j = 0; j < n; j++) { a1[j] += b1[j]; } for (int j = 0; j < n; j++) { c1[j] += d1[j]; } Compiled on Micr
Efficient substring searching
There are many times when programmers need to search for a substring, for example when parsing text. This is commonly referred to as searching for a needle (substring) in a haystack (the string to search in). The most straightforward way to do this is by using search functions that your language provides: C: strchr()/memchr(), strstr()/memmem() C++: string::find() Ruby: String#index or regular exp
Android NDK で .so ではなく、実行ファイルをつくる - Hacking My Way 〜 itogのhack日記
AndroidにはNDKという、JavaではなくネイティブのC/C++で開発するためのツールチェインが用意されていて、これを使えばパフォーマンスアップを望めたり、C/C++で書かれた資産を流用出来たりします。 こういった使い方をする場合は、ネイティブのコードをコンパイルして.soをつくり、それをJavaからloadLibrary()でロードする、という使い方をするのですが、.soではなく、実行ファイル形式もつくることが出来ます。 やり方は至って簡単で、Android.mkに以下を追記するだけです(※NDK r4) include $(BUILD_EXECUTABLE) サンプル hello-exe.c #include int main(int argc, char ** argv) { printf("Hello, world!\n"); return 0; } Android.mk L
アンダーバー命名規則
■_ なぜRを使うのか? Why Use R? | (R news & tutorials) Why Use R? December 14, 2010 By Joshua Ulrich I use R very frequently and take for granted much that it has to offer. I forget how R is different from similar tools, so I have trouble communicating the benefits of using R. The goal of this post is to highlight R's main strengths, but first... my story. How I got started with R わたしが R をどのように始めたか I was
きまぐれ日記: 動的配列への追加コストはなぜ O(1)?
動的配列への追加コストは O(1) ってのは覚えていればそれだけの話ですが，どうしてかと言われると意外と難しいものです． というのも, このO(1)ってのは動的配列の実装方法に強く依存しているからです．実装を知っていないと答えられません． 一般論として，1つ要素を追加するとき，配列に空きがなかったら新しく配列を作り直して全要素をコピーする必要があります．コピーのコストは O(n) だから，追加コストも O(n) になるという議論が混乱の元になっています． こういうときは，要素追加を n 回繰り返したときの計算量を n で割った平均をとるという解析方法が使われるそうです．一般に, ある operation C の計算量を C を n 回行ったときの計算量 O(n) を n で割った値 O(n)/n で評価する手法をならし解析 (amortized analysis)と言うそうです． さて，s
良い乱数・悪い乱数
Ｃ言語標準ライブラリの乱数rand( )は質に問題があり、禁止している学会もある。 他にも乱数には様々なアルゴリズムがあるが、多くのものが問題を持っている。 最も多くの人に使われている乱数であろう Visual Basic の Rnd の質は最低である。 そもそも乱数とは 乱数とは、本来サイコロを振って出る目から得られるような数を意味する。 このような乱数は予測不能なものである。 しかし、計算機を使って乱数を発生させた場合、 次に出る数は完全に決まっているので、予測不能とはいえない。 そこで、計算機で作り出される乱数を疑似乱数(PRNG)と呼び区別することがある。 ここでは、特にことわらない限り乱数とは疑似乱数のことを指すとする。 計算機でソフト的に乱数を発生させることの最大のメリットは、 再現性があることである。 初期状態が同じであれば、発生する乱数も全く同じものが得られる。 このことは
お手軽パーザー
日頃より楽天のサービスをご利用いただきましてありがとうございます。 サービスをご利用いただいておりますところ大変申し訳ございませんが、現在、緊急メンテナンスを行わせていただいております。 お客様には、緊急のメンテナンスにより、ご迷惑をおかけしており、誠に申し訳ございません。 メンテナンスが終了次第、サービスを復旧いたしますので、 今しばらくお待ちいただけますよう、お願い申し上げます。
Duff's device - Wikipedia
Duff's Device（ダフスデバイス）とは、C言語での可変長の連続的コピーをループ展開により最適化実装するときに直面する端数の問題を解決するための手法である。 C言語のswitch-case文が持つフォールスルーを利用して、アセンブリ言語で行われる技巧をC言語で実現している。1983年11月、ルーカスフィルムで働いていたトム・ダフが発見した。 ループ展開は、ループのための分岐回数を減らす技法である。指定されるループ回数が不明な場合、ループ展開すると回数が合わない場合が出てくるので、ループの途中にジャンプすることで調整する。例えば、8回ぶんのループを展開した場合、指定されたループ回数が8で割り切れないなら、その回数を8で割った剰余のぶんだけ処理を実行する位置にジャンプさせる。 ダフはそのような最適化を検討していてCでの技法を発見した。
だいありー
腰が痛い． そういえば，エディタネタで言うと，対応する括弧で挟まれた部分全部が括弧にカーソル置いたとき，強調とかされないとプログラミングできないなんじゃなくな体になっております． だから，ふつーの設定のエディタではプログラミングできません．具体的には自分の環境の xyzzy じゃないと書けません．弱． ある人に，D2 だから就職活動始まるよね，といわれた．そうなんだよなぁ．何か活動しないと． 研究ネタを書くのはそろそろやめようかと思っていたのだけれど，もうちょっと． 私の研究はまだ無いプロセッサの上でどんなふうにソフトウェアを作るか，なので，主に評価はシミュレータを使います．チップを作るのは大変すぎるので（作ってる人は居る）．チップを作ろうとすると数千万とかかかるので，ふつーの大学では作れません．作ってる人は FPGA を使って作ります． さて，シミュレータなので，本物のハードウェアで作れ
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Implementing a bit reader/writer in C.
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