微软大神“玩”出新花样,求平均值代码还能这样写?
编译 | 马超 责编 | 苏宓
出品 | CSDN(ID:CSDNnews)
近日,微软神级人物Raymond Chen在个人博客上,发布了一篇关于《如何计算平均值》的博文。这个话题虽然看似平淡无奇,却意外引爆技术圈,并带来无数讨论。
看完这篇博客之后,也让我感叹于国外技术讨论氛围的浓烈,虽然这一话题切入点非常简单,但是最终能够升华至编程之道层面的举轻若重的文章,接下来,我们不妨一起来看看。
有关求平均数算法的最初版本
有关如何求平均数这个问题,Raymond Chen并没有从一开始就炫技,而是循序渐进先放了一段最普通的实现,如下:
unsigned average(unsigned a, unsigned b)
{return (a + b) / 2;
}
相信绝大多数程序员都能一眼看出这种方法中可能隐藏的错误,那就是无法处理值溢出的问题,在Raymond的原文当中用“if unsigned integers are 32 bits wide, then it says that average(0x80000000U, 0x80000000U) is zero.”一句话来总结。
也就是说一旦(a+b)已经溢出,也就是大于unsign类型所能表示的最大整改,那么其计算结果将是average(0x80000000U, 0x80000000U)=0。
不过笔者在这里需要指出0x80000000U是x86平台特有的一个溢出表示方法,即indefinite integer value(不确定数值),不过同样是溢出ARM等RISC架构处理则非常清晰和简单,在上溢出或下溢出时,保留整型能表示的最大值或最小值,对照比较如下:
CPU |
溢出值转为long |
变量保留值说明 |
x86 |
范围0x8000000000000000 |
indefinite integer value |
x86 |
范围0x8000000000000000 |
indefinite integer value |
ARM |
范围0x7FFFFFFFFFFFFFFF |
变量赋值最大的正数 |
ARM |
范围0x8000000000000000 |
变量赋值最大的正数 |
因此这段代码在ARM平台上运行时,如果出现溢出情况也并不会返回0,而会是该类型表示最大整数的一半,当然这个最大整数根据处理器的字长不同可能会有所变化。
return (a + b) / 2
低调的改进版本
接下来Raymond又给出了几种考虑溢出处理,同时又兼顾空间复杂度的方案:
1、变形法:
也就是将(a+b)/2变形,首先找到a和b当中较大的值,设为high,较小的值设为low,然后把(a+b)/2变成high-(high-low)/2或者low+(high-low)/2,如下:
unsigned average(unsigned low, unsigned high){return low + (high - low) / 2;
}
这种方法所需要的运算量是先进行一次比较以确定两个输入的大小,然后还需要再做两次加法(在计算机运算中加法和减法其实是基本等效的)和一次除法,最终得到答案。
2、除法前置方案:
也就是先对两个输入进行除2操作,即把(a+b)/2转换为a/2+b/2,当然这种方法需要考虑个位丢失的问题,比如说1/2在整形运算当中的结果会是0,因此1/2+1/2的结果是0而不是1,此时需要把两个输入的个位提取出来进行修正,具体如下:
unsigned average(unsigned a, unsigned b){return (a / 2) + (b / 2) + (a & b & 1);
}
这个算法当中的计算量是两次除法,两次加法和一次与运算操作。
3.SWAR法
SWAR法也非常的巧妙,它的本质思路就是把求平均值变成位运算,位操作其实就是二进制的操作,如果我们按位考虑输入值与输出结果的对应关系,那么会有以下的需求要点:
输入都是0,输出结果是0
输入都是1,输出是1
输入是一个0一个1,那么输出结果就是1/2
而满足以上条件的位运算,是与运算加上异常运算除2的结果,即(a and b) + (a xor b )/2,如下:
unsigned average(unsigned a, unsigned b){return (a & b) + (a ^ b) / 2;// 变体 (a ^ b) + (a & b) * 2
}
至于(a and b) + (a xor b )/2这个等式为什么能满足求平均值的要求,大家根据各种输入的情况都列一下就一目了然了。在这种方案下的计算量是两次位运算、一次加法运算以及一次除法运算来完成。
空间换时间的改进版本
在算法设计当中有一个最基本的常识,空间复杂度与时间复杂度是对跷跷板,上一节的储多算法当中,基本都是牺牲时间复杂度为代价来换取对于溢出的正确处理,那么反过来讲也完全可以用空间换时间,比如现在我们大多数的终端电脑都是64位机了,没必要为了32位长的整形溢出问题而烦恼,直接把类型转换为Long再计算结果就可以了。
unsigned average(unsigned a, unsigned b)
{// Suppose "unsigned" is a 32-bit type and// "unsigned long long" is a 64-bit type.return ((unsigned long long)a + b) / 2;
}
但是只要涉及的转换就又要针对不同架构的处理器进行特殊处理了,比如x86的64位处理器在进行32位整形转换为64位长整形时会自动将高32位的值填为0:
// x86-64: Assume ecx = a, edx = b, upper 32 bits unknownmov eax, ecx ; rax = ecx zero-extended to 64-bit valuemov edx, edx ; rdx = edx zero-extended to 64-bit valueadd rax, rdx ; 64-bit addition: rax = rax + rdxshr rax, 1 ; 64-bit shift: rax = rax >> 1; result is zero-extended; Answer in eax// AArch64 (ARM 64-bit): Assume w0 = a, w1 = b, upper 32 bits unknownuxtw x0, w0 ; x0 = w0 zero-extended to 64-bit valueuxtw x1, w1 ; x1 = w1 zero-extended to 64-bit valueadd x0, x1 ; 64-bit addition: x0 = x0 + x1ubfx x0, x0, 1, 32 ; Extract bits 1 through 32 from result; (shift + zero-extend in one instruction); Answer in x0
Mips64等架构则会将32位的整形转换为有符号扩展的类型。这时候就需要增加rldicl等删除符号的指令做特殊处理。
// Alpha AXP: Assume a0 = a, a1 = b, both in canonical forminsll a0, #0, a0 ; a0 = a0 zero-extended to 64-bit valueinsll a1, #0, a1 ; a1 = a1 zero-extended to 64-bit valueaddq a0, a1, v0 ; 64-bit addition: v0 = a0 + a1srl v0, #1, v0 ; 64-bit shift: v0 = v0 >> 1addl zero, v0, v0 ; Force canonical form; Answer in v0// MIPS64: Assume a0 = a, a1 = b, sign-extendeddext a0, a0, 0, 32 ; Zero-extend a0 to 64-bit valuedext a1, a1, 0, 32 ; Zero-extend a1 to 64-bit valuedaddu v0, a0, a1 ; 64-bit addition: v0 = a0 + a1dsrl v0, v0, #1 ; 64-bit shift: v0 = v0 >> 1sll v0, #0, v0 ; Sign-extend result; Answer in v0// Power64: Assume r3 = a, r4 = b, zero-extendedadd r3, r3, r4 ; 64-bit addition: r3 = r3 + r4rldicl r3, r3, 63, 32 ; Extract bits 63 through 32 from result; (shift + zero-extend in one instruction); result in r3
不过这种向更高位类型转换的方案也有一定问题,那就是空间的浪费,因为我原本只需要1位去处理溢出就好了,但是做了转换之后我却用了白白消费了31位的空间没有利用。
利用进位处理溢出的改进版本
在现代CPU当中大多都带有Carry bit(这里指进位位,不是C位的意思)功能。通过读取Carry bit的信息,就能达到在不浪费空间的情况下处理溢出的问题。比如在X86-32位处理器的代码如下:
// x86-32mov eax, aadd eax, b ; Add, overflow goes into carry bitrcr eax, 1 ; Rotate right one place through carry// x86-64mov rax, aadd rax, b ; Add, overflow goes into carry bitrcr rax, 1 ; Rotate right one place through carry// 32-bit ARM (A32)mov r0, aadds r0, b ; Add, overflow goes into carry bitrrx r0 ; Rotate right one place through carry// SH-3clrt ; Clear T flagmov a, r0addc b, r0 ; r0 = r0 + b + T, overflow goes into T bitrotcr r0 ; Rotate right one place through carry
而对于那些没有Carry bit功能的处理器来说,也可以通过自定义carry bit变量的方式来解决这个问题。如下:
unsigned average(unsigned a, unsigned b)
{
#if defined(_MSC_VER)unsigned sum;auto carry = _addcarry_u32(0, a, b, &sum);return _rotr1_carry(sum, carry); // missing intrinsic!
#elif defined(__clang__)unsigned carry;auto sum = _builtin_adc(a, b, 0, &carry);return _builtin_rotateright1throughcarry(sum, carry); // missing intrinsic!
#elif defined(__GNUC__)unsigned sum;auto carry = __builtin_add_overflow(a, b, &sum);return _builtin_rotateright1throughcarry(sum, carry); // missing intrinsic!
#else
#error Unsupported compiler.
#endif
}
对应arm-thumb2的clang 汇编代码如下:
// __clang__ with ARM-Thumb2movs r2, #0 ; Prepare to receive carry adds r0, r0, r1 ; Calculate sum with flags adcs r2, r2 ; r2 holds carry lsrs r0, r0, #1 ; Shift sum right one position lsls r1, r2, #31 ; Move carry to bit 31 adds r0, r1, r0 ; Combine
Quake3中“神”一样的代码
可以看到Raymond的博客先从一个简单问题入手,逐步提出问题并给出解决方案,是一篇阐述编程之道的上乘之作,接下来请允许笔者再推荐一下《Quake3》当中的神级代码。
《Quake3》这款3D游戏当年可以在几十兆内存的环境下跑得飞起,和目前动辄要求几十G显存的所谓3A大作形成鲜明对比,而《Quake3》取得这种性价比奇迹的关键在于把代码写得像神创造的一样。
《Quake3》最大的贡献莫过于提出使用平方根倒数速算法,并引入了0x5f3759df这样一个魔法数,目前这段代码的开源地址在:https://github.com/raspberrypi/quake3/blob/8d89a2a3c1707bf0f75b2ea26645b872e97c0b95/code/qcommon/q_math.c
如下:
float Q_rsqrt( float number )
{
floatint_t t;
float x2, y;
const float threehalfs = 1.5F;x2 = number * 0.5F;
t.f = number;
t.i = 0x5f3759df - ( t.i >> 1 ); // what the fuck?
y = t.f;
y = y * ( threehalfs - ( x2 * y * y ) ); // 1st iteration
//y = y * ( threehalfs - ( x2 * y * y ) ); // 2nd iteration, this can be removedreturn y;
}
这个算法的输入是一个float类型的浮点数,首先将输入右移一次(除以2),并用十六进制“魔术数字”0x5f3759df减去右移之后的数字,这样即可得对输入的浮点数的平方根倒数的首次近似值;而后重新将其作为原来的浮点数,以牛顿迭代法迭代,目前来看迭代一次即可满足要求,这个算法避免了大量的浮点计算,比直接使用浮点数除法要快四倍,大幅提升了平方根倒数运算的效率。
写在最后
写完本文之后笔者真是思绪万千,国外的很多技术讨论要不是由浅入深的编程之道,要不是直接碾压的神级代码,而这些方面都是我们所需要学习与提升的方面,希望本文也能让大家多一些思考。
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