正确的优化分段函数形式的多重分支代码

File:      fastmif.txt
Name:      正确的优化分段函数形式的多重分支代码
Author:    zyl910
Blog:      http://blog.csdn.net/zyl910/
Version:   V1.00
Updata:    2006-10-13

一、基本代码
　　有时候，我们会碰上这样的多重分支代码：
char szbuf[10];
if     (score >= 90) strcpy(szbuf, "优");
elseif (score >= 80) strcpy(szbuf, "良");
elseif (score >= 60) strcpy(szbuf, "及格");
else                 strcpy(szbuf, "不及格");

　　这样的代码无疑是很低效的，怎么优化呢？

二、错误的优化

　　很多书上说可以根据频率分布来优化代码，比如及格的人最多时，这样编写代码：
char szbuf[10];
if     (score >= 60 && score < 80) strcpy(szbuf, "及格");
elseif (score >= 80 && score < 90) strcpy(szbuf, "良");
elseif (score >= 90)               strcpy(szbuf, "优");
else                               strcpy(szbuf, "不及格");

　　可以看出，这样做实际上增加了判断次数。只有在分支极多时，该优化方案才比上一个好。

三、正确的优化

　　现在都是做整数比较，速度非常快的，反而会因判断之后的跳转指令堵塞流水线而影响效率。所以正确的优化代码应该是这样的：
const char szlist[][10] = {"不及格", "及格", "良", "优"};
char szbuf[10];
int i=0;
i += ( score >= 60 ); // #1
i += ( score >= 80 ); // #2
i += ( score >= 90 ); // #3
strcpy(szbuf, szlist[i]);

　　当score小于60时，#1、#2、#3均不成立，所以 i = i + 0 + 0 + 0 = i + 0 = 0
　　当score在[60,80)区间时，#1成立，所以 i = i + 1 + 0 + 0 = i + 1 = 1
　　当score在[80,90)区间时，#1、#2均成立，所以 i = i + 1 + 1 + 0 = i + 2 = 2
　　当score大于90时，#1、#2、#3均成立，所以 i = i + 1 + 1 + 1 = i + 3 = 3
　　最后用索引i从szlist中得到具体数据。

四、全面优化

　　看出来了吧，对于这种分段函数形式的多重分支代码，可以根据数据特点来优化。所以，我们还可以更进一步，将程序改成表格驱动的形式：
const char szlist[][10] = {"不及格", "及格", "良", "优"};
const char idxlist[] = {60, 80, 90};

　　然后我们在idxlist表中搜索score，得到索引，再用索引从szlist得到数据。
　　这样无论以后的需求如何改变，我们只需要修改这两行代码就行了。

　　这时，可能会有人问了：如果分支极多怎么办，难道还是一个一个的比较？现在流行面向对象编程，很多时候进行的是对象比较，而对象比较的速度很慢，而现在又搞这么多比较，那不是影响效率吗？

　　注意我刚才说过什么——“在idxlist表中搜索score”，现在idxlist中的数据是有序的，当然用二分法查找啊！
　　具体说起来，由于我们在小于60（idxlist[0]）时返回0、在大于等于60（idxlist[0]）且小于80（idxlist[1]）时返回1……所以这实际上是一个插入到有序容器算法，只不过我们只需得到插入位置（索引），并不需要进行插入。

五、总结

　　对于“一、基本代码”，其平均判断次数是 n/2，即 O(n)。
　　对于“三、正确的优化”，其平均判断次数是 n-1，即 O(n)。运算复杂度与上一个一样，但是由于它避免了跳转，所以在项目较少时，该代码的效率最高。
　　对于“四、全面优化”，由于它采用了二分法查找，其运算复杂度为 O(logn)。在项目很多时，它的效率最高。