malloc函数

百科名片

本词条主要介绍 malloc 函数

Malloc 向系统申请分配指定size个字节的内存空间。返回类型是 void* 类型。void* 表示未确定类型的指针。C,C++规定，void* 类型可以强制转换为任何其它类型的指针。

目录

函数简介

函数声明

函数的工作机制

举例说明

编辑本段

函数简介

　　原型：extern void *malloc(unsigned int num_bytes);

　　头文件：在TC2.0中可以用malloc.h或 alloc.h (注意：alloc.h 与 malloc.h 的内容是完全一致的)，而在Visual C++6.0中可以用malloc.h或者stdlib.h。

　　功能：分配长度为num_bytes字节的内存块

　　返回值：如果分配成功则返回指向被分配内存的指针，否则返回空指针NULL。当内存不再使用时，应使用free()函数将内存块释放。

　　说明：关于该函数的原型，在旧的版本中malloc返回的是char型指针，新的ANSIC标准规定，该函数返回为void型指针，因此必要时要进行类型转换。

　　相关函数：calloc、realloc、free、_alloca

编辑本段

函数声明

　　void *malloc(int size);

　　说明：malloc 向系统申请分配指定size个字节的内存空间。返回类型是 void* 类型。void* 表示未确定类型的指针。C,C++规定，void* 类型可以强制转换为任何其它类型的指针。

　　从函数声明上可以看出。malloc 和 new 至少有两个不同: new 返回指定类型的指针，并且可以自动计算所需要大小。比如：

　　int *p;

　　p = new int; //返回类型为int* 类型(整数型指针)，分配大小为 sizeof(int);

　　或：

　　int* parr;

　　parr = new int [100]; //返回类型为 int* 类型(整数型指针)，分配大小为 sizeof(int) * 100;

　　而 malloc 则必须由我们计算要字节数，并且在返回后强行转换为实际类型的指针。

　　int* p;

　　p = (int *) malloc (sizeof(int));

　　第一、malloc 函数返回的是 void * 类型，如果你写成：p = malloc (sizeof(int)); 则程序无法通过编译，报错：“不能将 void* 赋值给 int * 类型变量”。所以必须通过 (int *) 来将强制转换。

　　第二、函数的实参为 sizeof(int) ，用于指明一个整型数据需要的大小。如果你写成：

　　int* p = (int *) malloc (1);

　　代码也能通过编译，但事实上只分配了1个字节大小的内存空间，当你往里头存入一个整数，就会有3个字节无家可归，而直接“住进邻居家”！造成的结果是后面的内存中原有数据内容全部被清空。

　　malloc 也可以达到 new [] 的效果，申请出一段连续的内存，方法无非是指定你所需要内存大小。

　　比如想分配100个int类型的空间：

　　int* p = (int *) malloc ( sizeof(int) * 100 ); //分配可以放得下100个整数的内存空间。

　　另外有一点不能直接看出的区别是，malloc 只管分配内存，并不能对所得的内存进行初始化，所以得到的一片新内存中，其值将是随机的。

　　除了分配及最后释放的方法不一样以外，通过malloc或new得到指针，在其它操作上保持一致。

　　对其做一个特例补充

　　char *ptr;

　　if ((ptr = (char *)malloc(0)) == NULL)

　　puts("Got a null pointer");

　　else

　　puts("Got a valid pointer");

　　此时得到的是Got a valid pointer。把0赋给malloc能得到一个合法的指针。

编辑本段

函数的工作机制

　　malloc函数的实质体现在，它有一个将可用的内存块连接为一个长长的列表的所谓空闲链表。调用malloc函数时，它沿连接表寻找一个大到足以满足用户请求所需要的内存块。然后，将该内存块一分为二（一块的大小与用户请求的大小相等，另一块的大小就是剩下的字节）。接下来，将分配给用户的那块内存传给用户，并将剩下的那块（如果有的话）返回到连接表上。调用free函数时，它将用户释放的内存块连接到空闲链上。到最后，空闲链会被切成很多的小内存片段，如果这时用户申请一个大的内存片段，那么空闲链上可能没有可以满足用户要求的片段了。于是，malloc函数请求延时，并开始在空闲链上翻箱倒柜地检查各内存片段，对它们进行整理，将相邻的小空闲块合并成较大的内存块。

编辑本段

举例说明

　　举例1：（在Visual C++ 6.0中运行通过）

　　#include

　　#include

　　int main()

　　{

　　int i,j;

　　int *array=NULL;

　　scanf("%d",&i);

　　array=(int*)malloc(i*sizeof(int));

　　for(j=0;j

　　scanf("%d",&array[j]);

　　for(j=0;j

　　printf("%d\n",array[j]);

　　free(array);

　　array=NULL;

　　return 0;

　　}

　　举例2：（在TC2.0中运行通过）　

　　/*malloc.c*/

　　#include

　　#include

　　main()

　　{

　　char *p;

　　clrscr(); /*clear screen*/

　　p=malloc(100);

　　if(p)

　　printf("Memory Allocated at: %x",p);

　　else

　　printf("Not Enough Memory!\n");

　　free(p);

　　getchar();

　　return 0;

　　}

CPU 读取内存数据过程，地址总线，数据总线，控制总线

CPU在运作时，读取内存数据，首先要指定存储单元的地址。就是要确实读取哪段数据，就想大街上找人，首先要确定他在哪栋房子里。

（注意：另外，CPU读写数据时还有指明，它要对哪个器件进行操作，何种操作，是从中读取数据，还是向里写入数据。）

CPU要进行数据的读写，必须和外部器件（标准的说法是芯片）进行信息下3类交互

存储单元的地址（地址信息）

器件的选择，读or写 （控制信息）

读写的数据 （数据信息）



CPU 是以电信号的方式，以导线传输到存储器的芯片中

CPU连接芯片的导线，成为总线

根据传输的信息不同，总线分为三类，地址总线，控制总线，数据总线。如图

读取流程：

1，CPU通过地址线将地址信息3发出

2，CPU通过控制线发出内存读命令，选中存储器芯片，并通知它，将要从中读取数据。

3，存储器将3号单元中的数据 8 通过数据线送入 CPU



写入流程：（将26写入单元3）

1，CPU通过地址线将地址信息3发出。

2，CPU通过地址线发出内存写命令，选中存储器芯片，并通知它，要其写入数据

3，CPU通过数据线将数据26送入内存3单元中



地址总线

其中CUP通过地址总线要寻址，指定存储单元。

可见地址总线上能传送多少个不同的信息，CPU就可以对多少个存储单元进行寻址。

有10根地址总线，就能传送10位二进制数据，也就是2的10次方 。最小位0，最大为1023。

也就是 2(n) = 最大传输 n = 多少地址总线

CPU地址总线的宽带决定了CPU的寻址能力



数据总线

CPU与内存或其他器件直接爱你数据传达是通过数据总线来进行的。

数据总线的宽度决定了CPU和外界的数据传输速度。

8根数据总线一次可以传送8位二进制数据。

16根数据总线一次可以穿2个字节。



控制总线

CPU对外部部件的控制时通过控制总线来进行的。 控制总线是个总称，控制总线是有不同的控制线来集合的。

有多少根控制总线，就意味着 CPU 提供了对外部器件的多少种控制。

so 数据总线的宽带决定了CPU对外部部件的控制能力。



内存读或写时，是有几根控制线综合发出的，其中一根称为“读信号输出”的控制线负责由CPU向外传送读信号。

有一根称为“读信号输出”的控制线负责传送写信号。

内存分配详解、指针与数组[C++][内存管理]

程序员们经常编写内存管理程序，往往提心吊胆。如果不想触雷，唯一的解决办法就是发现所有潜伏的地雷并且排除它们，躲是躲不了的。本文的内容比一般教科书的要深入得多，读者需细心阅读，做到真正地通晓内存管理。

内存分配方式

（1）从静态存储区域分配。内存在程序编译的时候就已经分配好，这块内存在程序的整个运行期间都存在。例如全局变量，static变量。
（2）在栈上创建。在执行函数时，函数内局部变量的存储单元都可以在栈上创建，函数执行结束时这些存储单元自动被释放。栈内存分配运算内置于处理器的指令集中，效率很高，但是分配的内存容量有限。
（3） 从堆上分配，亦称动态内存分配。程序在运行的时候用malloc或new申请任意多少的内存，程序员自己负责在何时用free或delete释放内存。动态内存的生存期由我们决定，使用非常灵活，但问题也最多。

常见的内存错误及其对策

发生内存错误是件非常麻烦的事情。编译器不能自动发现这些错误，通常是在程序运行时才能捕捉到。而这些错误大多没有明显的症状，时隐时现，增加了改错的难度。有时用户怒气冲冲地把你找来，程序却没有发生任何问题，你一走，错误又发作了。 常见的内存错误及其对策如下：

* 内存分配未成功，却使用了它

编程新手常犯这种错误，因为他们没有意识到内存分配会不成功。常用解决办法是，在使用内存之前检查指针是否为NULL。如果指针p是函数的参数，那么在函数的入口处用assert(p!=NULL)进行检查。如果是用malloc或new来申请内存，应该用if(p==NULL) 或if(p!=NULL)进行防错处理。

* 内存分配虽然成功，但是尚未初始化就引用它

犯这种错误主要有两个起因：一是没有初始化的观念；二是误以为内存的缺省初值全为零，导致引用初值错误（例如数组）。内存的缺省初值究竟是什么并没有统一的标准，尽管有些时候为零值，我们宁可信其无不可信其有。所以无论用何种方式创建数组，都别忘了赋初值，即便是赋零值也不可省略，不要嫌麻烦。

* 内存分配成功并且已经初始化，但操作越过了内存的边界

例如在使用数组时经常发生下标“多1”或者“少1”的操作。特别是在for循环语句中，循环次数很容易搞错，导致数组操作越界。

* 忘记了释放内存，造成内存泄露

含有这种错误的函数每被调用一次就丢失一块内存。刚开始时系统的内存充足，你看不到错误。终有一次程序突然死掉，系统出现提示：内存耗尽。

动态内存的申请与释放必须配对，程序中malloc与free的使用次数一定要相同，否则肯定有错误（new/delete同理）。

* 释放了内存却继续使用它

有三种情况：

（1）程序中的对象调用关系过于复杂，实在难以搞清楚某个对象究竟是否已经释放了内存，此时应该重新设计数据结构，从根本上解决对象管理的混乱局面。

（2）函数的return语句写错了，注意不要返回指向“栈内存”的“指针”或者“引用”，因为该内存在函数体结束时被自动销毁。

（3）使用free或delete释放了内存后，没有将指针设置为NULL。导致产生“野指针”。

【规则1】用malloc或new申请内存之后，应该立即检查指针值是否为NULL。防止使用指针值为NULL的内存。

【规则2】不要忘记为数组和动态内存赋初值。防止将未被初始化的内存作为右值使用。

【规则3】避免数组或指针的下标越界，特别要当心发生“多1”或者“少1”操作。

【规则4】动态内存的申请与释放必须配对，防止内存泄漏。

【规则5】用free或delete释放了内存之后，立即将指针设置为NULL，防止产生“野指针”。

指针与数组的对比

C++/C程序中，指针和数组在不少地方可以相互替换着用，让人产生一种错觉，以为两者是等价的。

数组要么在静态存储区被创建（如全局数组），要么在栈上被创建。数组名对应着（而不是指向）一块内存，其地址与容量在生命期内保持不变，只有数组的内容可以改变。

指针可以随时指向任意类型的内存块，它的特征是“可变”，所以我们常用指针来操作动态内存。指针远比数组灵活，但也更危险。

下面以字符串为例比较指针与数组的特性。

1 修改内容

下例中，字符数组a的容量是6个字符，其内容为hello。a的内容可以改变，如a[0]= 'x'。指针p指向常量字符串"world"（位于静态存储区，内容为world），常量字符串的内容是不可以被修改的。从语法上看，编译器并不觉得语句 p[0]= 'x'有什么不妥，但是该语句企图修改常量字符串的内容而导致运行错误。

#include<iostream.h>

void main()

{

char a[] = "hello";

a[0] = 'x';
cout << a << endl;
char *p = "world"; // 注意p指向常量字符串
p[0] = 'x'; // 编译器不能发现该错误
cout << p << endl;
}

2 内容复制与比较

不能对数组名进行直接复制与比较。下例中，若想把数组a的内容复制给数组b，不能用语句 b = a ，否则将产生编译错误。应该用标准库函数strcpy进行复制。同理，比较b和a的内容是否相同，不能用if(b==a) 来判断，应该用标准库函数strcmp进行比较。

语句p = a 并不能把a的内容复制指针p，而是把a的地址赋给了p。要想复制a的内容，可以先用库函数malloc为p申请一块容量为strlen(a)+1个字符的内存，再用strcpy进行字符串复制。同理，语句if(p==a) 比较的不是内容而是地址，应该用库函数strcmp来比较。

// 数组…

char a[] = "hello";

char b[10];

strcpy(b, a); // 不能用 b = a;

if(strcmp(b, a) == 0) // 不能用 if (b == a)

…

// 指针…

int len = strlen(a);

char *p = (char *)malloc(sizeof(char)*(len+1));

strcpy(p,a); // 不要用 p = a;

if(strcmp(p, a) == 0) // 不要用 if (p == a)

…

3 计算内存容量

用运算符sizeof可以计算出数组的容量（字节数）。下例(a)中，sizeof(a)的值是12（注意别忘了' '）。指针p指向a，但是 sizeof(p)的值却是4。这是因为sizeof(p)得到的是一个指针变量的字节数，相当于sizeof(char*)，而不是p所指的内存容量。 C++/C语言没有办法知道指针所指的内存容量，除非在申请内存时记住它。注意当数组作为函数的参数进行传递时，该数组自动退化为同类型的指针。下例(b)中，不论数组a的容量是多少，sizeof(a)始终等于sizeof(char *)。

示例(a)

char a[] = "hello world";

char *p = a;

cout<< sizeof(a) << endl; // 12字节

cout<< sizeof(p) << endl; // 4字节

示例(b)

void Func(char a[100])

{

cout<< sizeof(a) << endl; // 4字节而不是100字节

}

函数数组指针

笔者在开发某软件过程中遇到这样一个问题，前级模块传给我二进制数据，输入参数为 char* buffer和 int length，buffer是数据的首地址，length表示这批数据的长度。数据的特点是：长度不定，类型不定，由第一个字节（buffer[0]）标识该数据的类型，共有256（28 ）种可能性。我的任务是必须对每一种可能出现的数据类型都要作处理，并且我的模块包含若干个函数，在每个函数里面都要作类似的处理。若按通常做法，会写出如下代码：

void MyFuntion( char* buffer, int length )
{
　　　　__int8 nStreamType = buffer[0];

　　　　switch( nStreamType )
　　　　{
　　　　　　　case 0:
　　　　　　　　　　　function1();
　　　　　　　　　　　break;
　　　　　　　case 1:
　　　　　　　......
　　　　　　　case 255:
　　　　　　　　　　　function255();
　　　　　　　　　　　break;
　　　　　}
}

如果按照这种方法写下去，那么在我的每一个函数里面，都必须作如此多的判断，写出的代码肯定很长，并且每一次处理，都要作许多次判断之后才找到正确的处理函数，代码的执行效率也不高。针对上述问题，我想到了用函数指针数组的方法解决这个问题。

　　函数指针的概念，在潭浩强先生的C语言程序设计这本经典的教程中提及过，在大多数情况下我们使用不到，也忽略了它的存在。函数名实际上也是一种指针，指向函数的入口地址，但它又不同于普通的如int*、double*指针，看下面的例子来理解函数指针的概念：
int funtion( int x, int y );
void main ( void )
{
　　　int (*fun) ( int x, int y );
　　　int a = 10, b = 20;
　　　function( a, b );
　　　fun = function;
　　　（*fun）( a, b );
　　　　……
}
　　语句1定义了一个函数function，其输入为两个整型数，返回也为一个整型数（输入参数和返回值可为其它任何数据类型）；语句3定义了一个函数指针，与int*或double*定义指针不同的是，函数指针的定义必须同时指出输入参数，表明这是一个函数指针，并且*fun也必须用一对括号括起来；语句6将函数指针赋值为funtion，前提条件是*fun和function的输入参数和返回值必须保持一致。语句5直接调用函数function（），语句7是调用函数指针，二者等效。

　　当然从上述例子看不出函数指针的优点，目的主要是想引出函数指针数组的概念。我们从上面例子可以得知，既然函数名可以通过函数指针加以保存，那们也一定能定义一个数组保存若干个函数名，这就是函数指针数组。正确使用函数指针数组的前提条件是，这若干个需要通过函数指针数组保存的函数必须有相同的输入、输出值。

这样，我工作中所面临的问题可以解决如下：

首先定义256个处理函数(及其实现)。

void funtion0( void );
……..
void funtion255(void );

其次定义函数指针数组，并给数组赋值。
void (*fun[256])(void);

fun[0] = function0;
…….
fun[255] = function();
最后，MyFunction()函数可以修改如下：

void MyFuntion( char* buffer, int length )
{
　　　　__int8 nStreamType = buffer[0];
　　　　（*fun[nStreamType]）();
}

　　只要2行代码，就完成了256条case语句要做的事，减少了编写代码时工作量，将nStreamType作为数组下标，直接调用函数指针，从代码执行效率上来说，也比case语句高。假如多个函数中均要作如此处理，函数指针数组更能体现出它的优势。

高精度计时

声明：本文章是我整合网上的资料而成的，其中的大部分文字不是我所为的，我所起的作用只是归纳整理并添加我的一些看法。非常感谢引用到的文字的作者的辛勤劳动，所参考的文献在文章最后我已一一列出。

对关注性能的程序开发人员而言，一个好的计时部件既是益友，也是良师。计时器既可以作为程序组件帮助程序员精确的控制程序进程，又是一件有力的调试武器，在有经验的程序员手里可以尽快的确定程序的性能瓶颈，或者对不同的算法作出有说服力的性能比较。

在Windows平台下，常用的计时器有两种，一种是timeGetTime多媒体计时器，它可以提供毫秒级的计时。但这个精度对很多应用场合而言还是太 粗糙了。另一种是QueryPerformanceCount计数器，随系统的不同可以提供微秒级的计数。对于实时图形处理、多媒体数据流处理、或者实时 系统构造的程序员，善用QueryPerformanceCount/QueryPerformanceFrequency是一项基本功。

本文要介绍的，是另一种直接利用Pentium CPU内部时间戳进行计时的高精度计时手段。以下讨论主要得益于《Windows图形编程》一书，第 15页－17页，有兴趣的读者可以直接参考该书。关于RDTSC指令的详细讨论，可以参考Intel产品手册。本文仅仅作抛砖之用。
在 Intel Pentium以上级别的CPU中，有一个称为“时间戳（Time Stamp）”的部件，它以64位无符号整型数的格式，记录了自CPU上电以来所经过的时钟周期数。由于目前的CPU主频都非常高，因此这个部件可以达到 纳秒级的计时精度。这个精确性是上述两种方法所无法比拟的。

在Pentium以上的CPU中，提供了一条机器指令RDTSC（Read Time Stamp Counter）来读取这个时间戳的数字，并将其保存在EDX:EAX寄存器对中。由于EDX:EAX寄存器对恰好是Win32平台下C++语言保存函数 返回值的寄存器，所以我们可以把这条指令看成是一个普通的函数调用。像这样：

inline unsigned __int64 GetCycleCount()
{
__asm RDTSC
}

但是不行，因为RDTSC不被C++的内嵌汇编器直接支持，所以我们要用_emit伪指令直接嵌入该指令的机器码形式0X0F、0X31，如下：

inline unsigned __int64 GetCycleCount()
{
__asm _emit 0x0F
__asm _emit 0x31
}

以后在需要计数器的场合，可以像使用普通的Win32 API一样，调用两次GetCycleCount函数，比较两个返回值的差，像这样：

unsigned long t;
t = (unsigned long)GetCycleCount();
//Do Something time-intensive ...
t -= (unsigned long)GetCycleCount();

《Windows图形编程》第15页编写了一个类，把这个计数器封装起来。有兴趣的读者可以去参考那个类的代码。作者为了更精确的定时，做了一点小小的改 进，把执行RDTSC指令的时间，通过连续两次调用GetCycleCount函数计算出来并保存了起来，以后每次计时结束后，都从实际得到的计数中减掉 这一小段时间，以得到更准确的计时数字。但我个人觉得这一点点改进意义不大。在我的机器上实测，这条指令大概花掉了几十到100多个周期，在 Celeron 800MHz的机器上，这不过是十分之一微秒的时间。对大多数应用来说，这点时间完全可以忽略不计；而对那些确实要精确到纳秒数量级的应用来说，这个补偿 也过于粗糙了。

我从《Windows图形编程》上把这个类的源码拷贝了下来供大家看看，下面是使用RDTSC指令的CPU时钟循环秒表类：

C/C++ code

// Timer.h

#pragma once



inline unsigned __int64 GetCycleCount(void)

{

   _asm  _emit 0x0F

   _asm  _emit 0x31

}



class KTimer

{

   unsigned __int64 m_startcycle;



public:



     unsigned __int64 m_overhead;



     KTimer(void)

     {

         m_overhead = 0;



         Start();

         m_overhead  = Stop();

     }



     void Start(void)

     {

         m_startcycle = GetCycleCount();

     }



     unsigned __int64 Stop(void)

     {

         return GetCycleCount()-m_startcycle-m_overhead;

     }

};

这个方法的优点是：

1.高精度。可以直接达到纳秒级的计时精度（在1GHz的CPU上每个时钟周期就是一纳秒），这是其他计时方法所难以企及的。

2. 成本低。timeGetTime 函数需要链接多媒体库winmm.lib，QueryPerformance* 函数根据MSDN的说明，需要硬件的支持（虽然我还没有见过不支持的机器）和KERNEL库的支持，所以二者都只能在Windows平台下使用（关于 DOS平台下的高精度计时问题，可以参考《图形程序开发人员指南》，里面有关于控制定时器8253的详细说明）。但RDTSC指令是一条CPU指令，凡是 i386平台下Pentium以上的机器均支持，甚至没有平台的限制（我相信i386版本UNIX和Linux下这个方法同样适用，但没有条件试验），而 且函数调用的开销是最小的。
（这里我想说的是：照这样看，跨平台也只能说是操作系统平台，不能跨硬件平台，就是说只能用在Intel Pentium以上的机器）


3. 具有和CPU主频直接对应的速率关系。一个计数相当于1/(CPU主频Hz数)秒，这样只要知道了CPU的主频，可以直接计算出时间。这和 QueryPerformanceCount不同，后者需要通过QueryPerformanceFrequency获取当前计数器每秒的计数次数才能换 算成时间。

这个方法的缺点是：

1.现有的C/C++编译器多数不直接支持使用RDTSC指令，需要用直接嵌入机器码的方式编程，比较麻烦。

2.数据抖动比较厉害。其实对任何计量手段而言，精度和稳定性永远是一对矛盾。如果用低精度的timeGetTime来计时，基本上每次计时的结果都是相同的；而RDTSC指令每次结果都不一样，经常有几百甚至上千的差距。这是这种方法高精度本身固有的矛盾。

（这里数据抖动确实是一个大问题，我遇到过这样一种情况，比如测试a和b两种算法，由于数据抖动，有时a比b耗时少，有时b比a耗时少。我想过两种测试办法：
（1）增多测试次数，比如对a和b两种算法各测试10次，看a比b耗时少的次数和b比a耗时少的次数哪个多，以此判定哪个算法效率高。
（2）增大测试数据量，我想一增大测试数据量，算法效率的差异就会显现出来）

关于这个方法计时的最大长度，我们可以简单的用下列公式计算：

自CPU上电以来的秒数 = RDTSC读出的周期数 / CPU主频速率（Hz）

64位无符号整数所能表达的最大数字是1.8×10^19，在我的Celeron 800上可以计时大约700年（书中说可以在200MHz的Pentium上计时117年，这个数字不知道是怎么得出来的，与我的计算有出入）。无论如 何，我们大可不必关心溢出的问题。

下面是几个小例子，简要比较了三种计时方法的用法与精度

C/C++ code

#include <stdio.h>

#include "KTimer.h"

main()

{

unsigned t;

KTimer timer;

timer.Start();

Sleep(1000);

t = timer.Stop();

printf("Lasting Time: %d\n",t);

}



//Timer2.cpp 使用了timeGetTime函数

//需包含，但由于Windows头文件错综复杂的关系

//简单包含比较偷懒：）

//编译行：CL timer2.cpp /link winmm.lib 

#include <windows.h>

#include <stdio.h>



main()

{

DWORD t1, t2;

t1 = timeGetTime();

Sleep(1000);

t2 = timeGetTime();

printf("Begin Time: %u\n", t1);

printf("End Time: %u\n", t2);

printf("Lasting Time: %u\n",(t2-t1));

}



//Timer3.cpp 使用了QueryPerformanceCounter函数

//编译行：CL timer3.cpp /link KERNEl32.lib 

#include <windows.h>

#include <stdio.h>



main()

{

LARGE_INTEGER t1, t2, tc;

QueryPerformanceFrequency(&tc);

printf("Frequency: %u\n", tc.QuadPart);

QueryPerformanceCounter(&t1);

Sleep(1000);

QueryPerformanceCounter(&t2);

printf("Begin Time: %u\n", t1.QuadPart);

printf("End Time: %u\n", t2.QuadPart);

printf("Lasting Time: %u\n",( t2.QuadPart- t1.QuadPart));

// 这里要计算时间（单位为秒），应加上这一句

double dTotalTime = (double)(t2.QuadPart-t1.QuadPart) / (double)tc.QuadPart;    //秒

printf("耗时: %f\n", dTotalTime);

}

////////////////////////////////////////////////
//以上三个示例程序都是测试1秒钟休眠所耗费的时间
file://测/试环境：Celeron 800MHz / 256M SDRAM
// Windows 2000 Professional SP2
// Microsoft Visual C++ 6.0 SP5
////////////////////////////////////////////////

以下是Timer1的运行结果，使用的是高精度的RDTSC指令
Lasting Time: 804586872

以下是Timer2的运行结果，使用的是最粗糙的timeGetTime API
Begin Time: 20254254
End Time: 20255255
Lasting Time: 1001

以下是Timer3的运行结果，使用的是QueryPerformanceCount API
Frequency: 3579545
Begin Time: 3804729124
End Time: 3808298836
Lasting Time: 3569712

古人说，触类旁通。从一本介绍图形编程的书上得到一个如此有用的实时处理知识，我感到非常高兴。有美不敢自专，希望大家和我一样喜欢这个轻便有效的计时器。

网上有一种说法说
double dTotalTime=(double)(t2.QuadPart-t1.QuadPart)/(double)tc.QuadPart
可能有问题，比如说现在很多主板都有CPU频率自动调整功能，主要是节能，尤其在笔记本上，这样除下来不能保证精确性。我不确定这种说法是否准确，供大家研究

上文主要摘自《使用CPU时间戳进行高精度计时》，其实除了上面提到的三种方法，还有一种常用当然没有上面准确的办法，就是使用GetTickCount函数，这种方法能够获取毫秒级的时间，具体用法如下：

C/C++ code

DWORD startTime = GetTickCount();



// do something 



DWORD totalTime = GetTickCount() - startTime;

参考文献：
《使用CPU时间戳进行高精度计时》 作者：zhangyan_qd
《Windows图形编程》，(美)Feng Yuan 著
《VC中取得毫秒级的时间》，http://www.cppblog.com/humanchao/archive/2008/04/22/43322.html

SSE指令

SSE技术简介

Intel公司的单指令多数据流式扩展（SSE，Streaming SIMD Extensions）技术能够有效增强CPU浮点运算的能力。Visual Studio .NET 2003提供了对SSE指令集的编程支持，从而允许用户在C++代码中不用编写汇编代码就可直接使用SSE指令的功能。MSDN中有关SSE技术的主题 [1]有可能会使不熟悉使用SSE汇编指令编程的初学者感到困惑，但是在阅读MSDN有关文档的同时，参考一下Intel软件说明书（Intel Software manuals）[2]会使你更清楚地理解使用SSE指令编程的要点。

SIMD（single-instruction, multiple-data）是一种使用单道指令处理多道数据流的CPU执行模式，即在一个CPU指令执行周期内用一道指令完成处理多个数据的操作。考虑一下下面这个任务：计算一个很长的浮点型数组中每一个元素的平方根。实现这个任务的算法可以这样写：

for each f in array //对数组中的每一个元素
f = sqrt(f) //计算它的平方根

为了了解实现的细节，我们把上面的代码这样写：

for each f in array
{
把f从内存加载到浮点寄存器
计算平方根
再把计算结果从寄存器中取出放入内存
}

具有Intel SSE指令集支持的处理器有8个128位的寄存器，每一个寄存器可以存放4个（32位）单精度的浮点数。SSE同时提供了一个指令集，其中的指令可以允许 把浮点数加载到这些128位的寄存器之中，这些数就可以在这些寄存器中进行算术逻辑运算，然后把结果放回内存。采用SSE技术后，算法可以写成下面的样 子：

for each 4 members in array //对数组中的每4个元素
{
把数组中的这4个数加载到一个128位的SSE寄存器中
在一个CPU指令执行周期中完成计算这4个数的平方根的操作
把所得的4个结果取出写入内存
}

C++ 编程人员在使用SSE指令函数编程时不必关心这些128位的寄存器，你可以使用128位的数据类型“__m128”和一系列C++函数来实现这些算 术和逻辑操作，而决定程序使用哪个SSE寄存器以及代码优化是C++编译器的任务。当需要对很长的浮点数数组中的元素进行处理的时候，SSE技术确实是一 种很高效的方法。

SSE程序设计详细介绍

包含的头文件：

所有的SSE指令函数和__m128数据类型都在xmmintrin.h文件中定义：
#include
因为程序中用到的SSE处理器指令是由编译器决定，所以它并没有相关的.lib库文件。

数据分组（Data Alignment）

由SSE指令处理的每一个浮点数数组必须把其中需要处理的数每16个字节（128位二进制）分为一组。一个静态数组（static array）可由__declspec(align(16))关键字声明：

__declspec(align(16)) float m_fArray[ARRAY_SIZE];

动态数组（dynamic array）可由_aligned_malloc函数为其分配空间：
m_fArray = (float*) _aligned_malloc(ARRAY_SIZE * sizeof(float), 16);

由_aligned_malloc函数分配空间的动态数组可以由_aligned_free函数释放其占用的空间：
_aligned_free(m_fArray);

__m128 数据类型

该数据类型的变量可用做SSE指令的操作数，它们不能被用户指令直接存取。_m128类型的变量被自动分配为16个字节的字长。

CPU对SSE指令集的支持

如果你的CPU能够具有了SSE指令集，你就可以使用Visual Studio .NET 2003提供的对SSE指令集支持的C++函数库了，你可以查看MSDN中的一个Visual C++ CPUID的例子[4]，它可以帮你检测你的CPU是否支持SSE、MMX指令集或其它的CPU功能。

编程实例
以下讲解了SSE技术在Visual Studio .NET 2003下的应用实例，你可以在http://www.codeproject.com/cpp/sseintro/SSE_src.zip下载示例程序压缩包。该压缩包中含有两个项目，这两个项目是基于微软基本类库（MFC）建立的Visual C++.NET项目，你也可以按照下面的讲解建立这两个项目。

SSETest 示例项目

SSETest项目是一个基于对话框的应用程序，它用到了三个浮点数组参与运算：

fResult[i] = sqrt( fSource1[i]*fSource1[i] + fSource2[i]*fSource2[i] ) + 0.5

其中i = 0, 1, 2 ... ARRAY_SIZE-1

其中ARRAY_SIZE被定义为30000。数据源数组（Source数组）通过使用sin和cos函数给它赋 值，我们用Kris Jearakul开发的瀑布状图表控件（Waterfall chart control）[3] 来显示参与计算的源数组和结果数组。计算所需的时间(以毫秒ms为单位)在对话框中显示出来。我们使用三种不同的途径来完成计算：

纯C++代码；
使用SSE指令函数的C++代码；
包含SSE汇编指令的代码。

纯C++代码：

void CSSETestDlg::ComputeArrayCPlusPlus(
float* pArray1, // [输入] 源数组1
float* pArray2, // [输入] 源数组2
float* pResult, // [输出] 用来存放结果的数组
int nSize) // [输入] 数组的大小
{

int i;

float* pSource1 = pArray1;
float* pSource2 = pArray2;
float* pDest = pResult;

for ( i = 0; i < nSize; i++ )
{
*pDest = (float)sqrt((*pSource1) * (*pSource1) + (*pSource2)
* (*pSource2)) + 0.5f;

pSource1++;
pSource2++;
pDest++;
}
}

下面我们用具有SSE特性的C++代码重写上面这个函数。为了查询使用SSE指令C++函数的方法，我参考了Intel软 件说明书（Intel Software manuals）中有关SSE汇编指令的说明，首先我是在第一卷的第九章找到的相关SSE指令，然后在第二卷找到了这些SSE指令的详细说明，这些说明有 一部分涉及了与其特性相关的C++函数。然后我通过这些SSE指令对应的C++函数查找了MSDN中与其相关的说明。搜索的结果见下表：

实现的功能	对应的SSE汇编指令	Visual C++.NET中的SSE函数
将4个32位浮点数放进一个128位的存储单元。	movss 和 shufps	_mm_set_ps1
将4对32位浮点数同时进行相乘操作。这4对32位浮点数来自两个128位的存储单元，再把计算结果（乘积）赋给一个128位的存储单元。	mulps	_mm_mul_ps
将4对32位浮点数同时进行相加操作。这4对32位浮点数来自两个128位的存储单元，再把计算结果（相加之和）赋给一个128位的存储单元。	addps	_mm_add_ps
对一个128位存储单元中的4个32位浮点数同时进行求平方根操作。	sqrtps	_mm_sqrt_ps

使用Visual C++.NET的 SSE指令函数的代码：

void CSSETestDlg::ComputeArrayCPlusPlusSSE(
float* pArray1, // [输入] 源数组1
float* pArray2, // [输入] 源数组2
float* pResult, // [输出] 用来存放结果的数组
int nSize) // [输入] 数组的大小
{
int nLoop = nSize/ 4;

__m128 m1, m2, m3, m4;

__m128* pSrc1 = (__m128*) pArray1;
__m128* pSrc2 = (__m128*) pArray2;
__m128* pDest = (__m128*) pResult;

__m128 m0_5 = _mm_set_ps1(0.5f); // m0_5[0, 1, 2, 3] = 0.5

for ( int i = 0; i < nLoop; i++ )
{
m1 = _mm_mul_ps(*pSrc1, *pSrc1); // m1 = *pSrc1 * *pSrc1
m2 = _mm_mul_ps(*pSrc2, *pSrc2); // m2 = *pSrc2 * *pSrc2
m3 = _mm_add_ps(m1, m2); // m3 = m1 + m2
m4 = _mm_sqrt_ps(m3); // m4 = sqrt(m3)
*pDest = _mm_add_ps(m4, m0_5); // *pDest = m4 + 0.5

pSrc1++;
pSrc2++;
pDest++;
}
}

使用SSE汇编指令实现的C++函数代码：

void CSSETestDlg::ComputeArrayAssemblySSE(
float* pArray1, // [输入] 源数组1
float* pArray2, // [输入] 源数组2
float* pResult, // [输出] 用来存放结果的数组
int nSize) // [输入] 数组的大小
{
int nLoop = nSize/4;
float f = 0.5f;

_asm
{
movss xmm2, f // xmm2[0] = 0.5
shufps xmm2, xmm2, 0 // xmm2[1, 2, 3] = xmm2[0]

mov esi, pArray1 // 输入的源数组1的地址送往esi
mov edx, pArray2 // 输入的源数组2的地址送往edx

mov edi, pResult // 输出结果数组的地址保存在edi
mov ecx, nLoop //循环次数送往ecx

start_loop:
movaps xmm0, [esi] // xmm0 = [esi]
mulps xmm0, xmm0 // xmm0 = xmm0 * xmm0

movaps xmm1, [edx] // xmm1 = [edx]
mulps xmm1, xmm1 // xmm1 = xmm1 * xmm1

addps xmm0, xmm1 // xmm0 = xmm0 + xmm1
sqrtps xmm0, xmm0 // xmm0 = sqrt(xmm0)

addps xmm0, xmm2 // xmm0 = xmm1 + xmm2

movaps [edi], xmm0 // [edi] = xmm0

add esi, 16 // esi += 16
add edx, 16 // edx += 16
add edi, 16 // edi += 16

dec ecx // ecx--
jnz start_loop //如果不为0则转向start_loop
}
}

最后，在我的计算机上运行计算测试的结果：

纯C++代码计算所用的时间是26 毫秒
使用SSE的C++ 函数计算所用的时间是 9 毫秒
包含SSE汇编指令的C++代码计算所用的时间是 9 毫秒

以上的时间结果是在Release优化编译后执行程序得出的。

SSESample 示例项目

SSESample项目是一个基于对话框的应用程序，其中它用下面的浮点数数组进行计算：

fResult[i] = sqrt(fSource[i]*2.8)

其中i = 0, 1, 2 ... ARRAY_SIZE-1

这个程序同时计算了数组中的最大值和最小值。ARRAY_SIZE被定义为100000，数组中的计算结果在列表框中显示出来。其中在我的机子上用下面三种方法计算所需的时间是：
纯C++代码计算 6 毫秒
使用SSE的C++ 函数计算 3 毫秒
使用SSE汇编指令计算 2 毫秒

大家看到，使用SSE汇编指令计算的结果会好一些，因为使用了效率增强了的SSX寄存器组。但是在通常情况下，使用SSE的C++ 函数计算会比汇编代码计算的效率更高一些，因为C++编译器的优化后的代码有很高的运算效率，若要使汇编代码比优化后的代码运算效率更高，这通常是很难做 到的。

纯C++代码：

// 输入: m_fInitialArray
// 输出: m_fResultArray, m_fMin, m_fMax
void CSSESampleDlg::OnBnClickedButtonCplusplus()
{
m_fMin = FLT_MAX;
m_fMax = FLT_MIN;

int i;

for ( i = 0; i < ARRAY_SIZE; i++ )
{
m_fResultArray[i] = sqrt(m_fInitialArray[i] * 2.8f);

if ( m_fResultArray[i] < m_fMin )
m_fMin = m_fResultArray[i];

if ( m_fResultArray[i] > m_fMax )
m_fMax = m_fResultArray[i];
}
}

使用Visual C++.NET的 SSE指令函数的代码：

// 输入: m_fInitialArray
// 输出: m_fResultArray, m_fMin, m_fMax
void CSSESampleDlg::OnBnClickedButtonSseC()
{
__m128 coeff = _mm_set_ps1(2.8f); // coeff[0, 1, 2, 3] = 2.8
__m128 tmp;

__m128 min128 = _mm_set_ps1(FLT_MAX); // min128[0, 1, 2, 3] = FLT_MAX
__m128 max128 = _mm_set_ps1(FLT_MIN); // max128[0, 1, 2, 3] = FLT_MIN

__m128* pSource = (__m128*) m_fInitialArray;
__m128* pDest = (__m128*) m_fResultArray;

for ( int i = 0; i < ARRAY_SIZE/4; i++ )
{
tmp = _mm_mul_ps(*pSource, coeff); // tmp = *pSource * coeff
*pDest = _mm_sqrt_ps(tmp); // *pDest = sqrt(tmp)

min128 = _mm_min_ps(*pDest, min128);
max128 = _mm_max_ps(*pDest, max128);

pSource++;
pDest++;
}

// 计算max128的最大值和min128的最小值
union u
{
__m128 m;
float f[4];
} x;

x.m = min128;
m_fMin = min(x.f[0], min(x.f[1], min(x.f[2], x.f[3])));

x.m = max128;
m_fMax = max(x.f[0], max(x.f[1], max(x.f[2], x.f[3])));
}

使用SSE汇编指令的C++函数代码：

// 输入: m_fInitialArray
// 输出: m_fResultArray, m_fMin, m_fMax
void CSSESampleDlg::OnBnClickedButtonSseAssembly()
{

float* pIn = m_fInitialArray;
float* pOut = m_fResultArray;

float f = 2.8f;
float flt_min = FLT_MIN;
float flt_max = FLT_MAX;

__m128 min128;
__m128 max128;

// 使用以下的附加寄存器:xmm2、xmm3、xmm4:
// xmm2 – 相乘系数
// xmm3 – 最小值
// xmm4 – 最大值

_asm
{
movss xmm2, f // xmm2[0] = 2.8
shufps xmm2, xmm2, 0 // xmm2[1, 2, 3] = xmm2[0]

movss xmm3, flt_max // xmm3 = FLT_MAX
shufps xmm3, xmm3, 0 // xmm3[1, 2, 3] = xmm3[0]

movss xmm4, flt_min // xmm4 = FLT_MIN
shufps xmm4, xmm4, 0 // xmm3[1, 2, 3] = xmm3[0]

mov esi, pIn // 输入数组的地址送往esi
mov edi, pOut // 输出数组的地址送往edi
mov ecx, ARRAY_SIZE/4 // 循环计数器初始化

start_loop:
movaps xmm1, [esi] // xmm1 = [esi]
mulps xmm1, xmm2 // xmm1 = xmm1 * xmm2
sqrtps xmm1, xmm1 // xmm1 = sqrt(xmm1)
movaps [edi], xmm1 // [edi] = xmm1

minps xmm3, xmm1
maxps xmm4, xmm1

add esi, 16
add edi, 16

dec ecx
jnz start_loop

movaps min128, xmm3
movaps max128, xmm4
}

union u
{
__m128 m;
float f[4];
} x;

x.m = min128;
m_fMin = min(x.f[0], min(x.f[1], min(x.f[2], x.f[3])));

x.m = max128;
m_fMax = max(x.f[0], max(x.f[1], max(x.f[2], x.f[3])));

}

参考文档：

[1]MSDN, SSE技术主题：
http://msdn.microsoft.com/library/default.asp?url=/library/en-us/vclang/html/vcrefstreamingsimdextensions.asp

[2]Intel软件说明书（Intel Software manuals）：
http://developer.intel.com/design/archives/processors/mmx/index.htm

[3] Kris Jearakul的瀑布状图表控件：http://www.codeguru.com/controls/Waterfall.shtml

[4] Microsoft Visual C++ CPUID示例：
http://msdn.microsoft.com/library/default.asp?url=/library/en-us/vcsample/html/vcsamcpuiddeterminecpucapabilities.asp

[5] Matt Pietrek在Microsoft Systems Journal 1998年2月刊上的评论文章：
http://www.microsoft.com/msj/0298/hood0298.aspx 。