WEB开发网      濠电姷鏁告慨鐑藉极閸涘﹦绠鹃柍褜鍓氱换娑欐媴閸愬弶鎼愮痪鍓ф嚀閳规垿鎮╃€圭姴顥濋梺姹囧€楅崑鎾诲Φ閸曨垰绠涢柛顐f礃椤庡秹姊虹粙娆惧剳闁哥姵鍔欐俊鐢稿礋椤栨艾鍞ㄩ梺闈浤涙担鎻掍壕闁圭儤顨嗛埛鎺楁煕閺囥劌浜滄い蹇e弮閺屸€崇暆鐎n剛鏆犻柧浼欑到閵嗘帒顫濋悡搴d画缂佹鍨垮缁樻媴缁涘娈┑顔斤公缁犳捇銆佸鎰佹▌濠电姭鍋撳ù锝囩《閺€浠嬫煟濡鍤嬬€规悶鍎辫灃闁绘ê寮堕崯鐐电磼閸屾氨效鐎规洘绮忛ˇ瀵哥棯閹佸仮鐎殿喖鐖煎畷鐓庘槈濡警鐎崇紓鍌欑劍椤ㄥ棗鐣濋幖浣歌摕闁绘棃顥撻弳瀣煟濡も偓閻楀棗鈻撳Δ鍛拺閻犲洠鈧櫕鐏€闂佸搫鎳愭慨鎾偩閻ゎ垬浜归柟鐑樼箖閺呮繈姊洪棃娑氬婵☆偅鐟╅、娆掔疀閺冨倻鐦堥梺姹囧灲濞佳勭閿曞倹鐓曢柕濞垮劤閸╋絾顨ラ悙鏉戝妤犵偞锕㈤、娆撴嚃閳哄骞㈤梻鍌欐祰椤鐣峰Ο鑲╃煋妞ゆ棁锟ユ禍褰掓煙閻戞ɑ灏ù婊冪秺濮婅櫣绱掑Ο铏逛桓闂佹寧娲嶉弲娑滅亱闂佸憡娲﹂崹閬嶅煕閹达附鐓欓柤娴嬫櫅娴犳粌鈹戦垾鐐藉仮闁诡喗顨呴埥澶愬箳閹惧褰囩紓鍌欑贰閸犳牠顢栭崨鎼晣闁稿繒鍘х欢鐐翠繆椤栨粎甯涙繛鍛喘濮婄粯鎷呴悷閭﹀殝缂備浇顕ч崐鍨嚕缂佹ḿ绡€闁搞儯鍔嶅▍鍥⒑缁嬫寧婀扮紒瀣崌瀹曘垽鎮介崨濠勫幗闁瑰吋鐣崹濠氬煀閺囥垺鐓ユ慨妯垮煐閻撶喖鐓崶銉ュ姢缂佸宕电槐鎺旂磼濡偐鐣虹紓浣虹帛缁诲牆鐣峰鈧俊姝岊槺缂佽鲸绻堝缁樻媴缁涘娈愰梺鎼炲妺閸楀啿鐣烽鐐茬骇闁瑰濮靛▓楣冩⒑缂佹ɑ鈷掗柍宄扮墦瀵偊宕掗悙瀵稿幈闂佹娊鏁崑鎾绘煛閸涱喚鎳呮俊鍙夊姇铻i悶娑掑墲閺傗偓闂備胶绮崝鏇炍熸繝鍥у惞闁绘柨鐨濋弨鑺ャ亜閺冨洦顥夐柛鏂诲€濋幗鍫曟倷閻戞ḿ鍘遍梺鍝勬储閸斿本鏅堕鐐寸厱婵炲棗绻掔粻濠氭煛鐏炵晫效鐎规洦鍋婂畷鐔碱敆閳ь剙鈻嶉敐鍥╃=濞达絾褰冩禍鐐節閵忥絾纭炬い鎴濇川缁粯銈i崘鈺冨幍闁诲孩绋掑玻璺ㄧ不濮椻偓閺屻劌鈽夊Ο澶癸絾銇勯妸锝呭姦闁诡喗鐟╅、鏃堝礋椤撴繄绀勯梻鍌欐祰椤曟牠宕伴弽顐ょ濠电姴鍊婚弳锕傛煙椤栫偛浜版俊鑼额嚙閳规垿鍩勯崘銊хシ濡炪値鍘鹃崗妯侯嚕鐠囨祴妲堥柕蹇曞閳哄懏鐓忓璺虹墕閸旀挳鏌涢弬娆炬Ш缂佽鲸鎸婚幏鍛矙鎼存挸浜鹃柛婵勫劤閻挾鎲搁悧鍫濈瑨闁哄绶氶弻鐔煎礈瑜忕敮娑㈡煛閸涱喗鍊愰柡灞诲姂閹倝宕掑☉姗嗕紦 ---闂傚倸鍊搁崐鎼佸磹閻戣姤鍊块柨鏃堟暜閸嬫挾绮☉妯哄箻婵炲樊浜滈悡娑㈡煕濞戝崬骞樻い鏂挎濮婅櫣鎹勯妸銉︾彚闂佺懓鍤栭幏锟�
开发学院软件开发汇编语言 简明x86汇编语言教程(7) 阅读

简明x86汇编语言教程(7)

 2010-01-10 09:37:35 来源:WEB开发网 闂傚倸鍊搁崐鎼佸磹妞嬪孩顐芥慨姗嗗厳缂傛氨鎲稿鍫罕闂備礁婀遍搹搴ㄥ窗閺嶎偆涓嶆い鏍仦閻撱儵鏌i弴鐐测偓鍦偓姘炬嫹闂傚倸鍊搁崐鎼佸磹妞嬪海鐭嗗〒姘e亾妤犵偛顦甸弫鎾绘偐閹绘帞鈧參姊哄Ч鍥х仼闁诲繑鑹鹃悾鐑藉蓟閵夛妇鍘甸梺瑙勵問閸犳牠銆傛總鍛婄厱閹艰揪绱曟牎闂侀潧娲ょ€氫即鐛幒妤€绠f繝闈涘暙娴滈箖鏌i姀鈶跺湱澹曟繝姘厵闁绘劦鍓氶悘杈ㄤ繆閹绘帞澧涚紒缁樼洴瀹曞崬螖閸愬啠鍓濈换娑樼暆婵犱胶鏁栫紓浣介哺閹瑰洤鐣烽幒鎴僵闁瑰吀鐒﹂悗鎼佹⒒娴g儤鍤€闁搞倖鐗犻獮蹇涙晸閿燂拷濠电姷鏁告慨鐑藉极閸涘﹥鍙忔い鎾卞灩缁狀垶鏌涢幇闈涙灈鐎瑰憡绻冮妵鍕箻鐎靛摜鐣奸梺纭咁潐濞茬喎顫忕紒妯肩懝闁逞屽墮宀h儻顦查悡銈夋煏閸繃鍋繛宸簻鎯熼梺瀹犳〃閼冲爼宕濋敃鈧—鍐Χ閸℃鐟愰梺鐓庡暱閻栧ジ宕烘繝鍥у嵆闁靛骏绱曢崢顏堟⒑閹肩偛鍔楅柡鍛⊕缁傛帟顦寸紒杈ㄥ笚濞煎繘鍩℃担閿嬵潟闂備浇妗ㄩ悞锕傚箲閸ヮ剙鏋侀柟鍓х帛閺呮悂鏌ㄩ悤鍌涘闂傚倸鍊搁崐鎼佸磹妞嬪孩顐芥慨姗嗗厳缂傛氨鎲稿鍫罕闂備礁婀遍搹搴ㄥ窗閺嶎偆涓嶆い鏍仦閻撱儵鏌i弴鐐测偓鍦偓姘炬嫹  闂傚倸鍊搁崐鎼佸磹閻戣姤鍤勯柤鍝ユ暩娴犳氨绱撻崒娆掑厡缂侇噮鍨堕妴鍐川閺夋垹鍘洪悗骞垮劚椤︻垶宕¢幎鑺ョ厪闊洦娲栨牎闂佽瀵掗崜鐔奉潖閾忓湱纾兼俊顖氭惈椤秴顪冮妶鍡楀闁告鍥х叀濠㈣泛谩閻斿吋鐓ラ悗锝庡厴閸嬫挻绻濆顓涙嫼閻熸粎澧楃敮鎺撶娴煎瓨鐓曢柟鎯ь嚟閳藉鏌嶇紒妯荤叆妞ゎ偅绻堥幊婊呭枈濡顏归梻鍌欑閹诧紕绮欓幋锔哄亼闁哄鍨熼弸鏃堟煛閸愶絽浜剧紓浣虹帛缁嬫挻绂掗敃鍌氱<婵﹩鍓﹂悗鎶芥⒒娴e摜锛嶇紒顕呭灦楠炴垿宕堕鍌氱ウ闁诲函缍嗘禍鏍绩娴犲鐓欓梺顓ㄧ畱婢ь垱銇勯弬鍨偓瑙勭┍婵犲洦鍊锋い蹇撳閸嬫捇寮借濞兼牕鈹戦悩瀹犲闁稿被鍔庨幉姝岀疀濞戞ḿ鐤呴梺鍦檸閸犳寮查幖浣圭叆闁绘洖鍊圭€氾拷
核心提示:表达式预计算并不会让程序性能有飞跃性的提升,但确实减少了运行时的计算强度,简明x86汇编语言教程(7)(3),除此之外,绝大多数编译器会把下面的代码: // [假设此时b, c, d, e, f, g, h都有一个确定的非零整数值,无论如何压栈,这些东西大概都得进内存(不可

表达式预计算并不会让程序性能有飞跃性的提升,但确实减少了运行时的计算强度。除此之外,绝大多数编译器会把下面的代码:

// [假设此时b, c, d, e, f, g, h都有一个确定的非零整数值,并且,
// a[]为一个包括5个整数元素的数组,其下标为0到4]

a[0] = b*c;
a[1] = b+c;
a[2] = d*e;
a[3] = b*d + c*d;
a[4] = b*d*e + c*d*e;

优化为(再次强调,编译器实际上是在中间代码的层次,而不是源代码层次做这件事情!):

// [假设此时b, c, d, e, f, g, h都有一个确定的非零整数值,并且,
// a[]为一个包括5个整数元素的数组,其下标为0到4]

a[0] = b*c;
a[1] = b+c;
a[2] = d*e;
a[3] = a[1] * d;
a[4] = a[3] * e;

更进一步,在实际代码生成过程中,一些编译器还会对上述语句的次序进行调整,以使其运行效率更高。例如,将语句调整为下面的次序:

// [假设此时b, c, d, e, f, g, h都有一个确定的非零整数值,并且,
// a[]为一个包括5个整数元素的数组,其下标为0到4]

a[0] = b*c;
a[1] = b+c;
a[3] = a[1] * d;
a[4] = a[3] * e;
a[2] = d*e;

在某些体系结构中,刚刚计算完的a[1]可以放到寄存器中,以提高实际的计算性能。上述5个计算任务之间,只有1, 3, 4三个计算任务必须串行地执行,因此,在新的处理器上,这样做甚至能够提高程序的并行度,从而使程序效率变得更高。

5.3 全局寄存器优化

[待修订内容] 本章中,从这一节开始的所有优化都是在微观层面上的优化了。换言之,这些优化是不能使用高级语言中的对应设施进行解释的。这一部分内容将进行较大规模的修订。

通常,此类优化是由编译器自动完成的。我个人并不推荐真的由人来完成这些工作——这些工作多半是枯燥而重复性的,编译器通常会比人做得更好(没说的,肯定也更快)。但话说回来,使用汇编语言的程序设计人员有责任了解这些内容,因为只有这样才能更好地驾驭处理器。

在前面的几章中我已经提到过,寄存器的速度要比内存快。因此,在使用寄存器方面,编译器一般会做一种称为全局寄存器优化的优化。

例如,在我们的程序中使用了4个变量:i, j, k, l。它们都作为循环变量使用:

for(i=0; i<1000; i++){
 for(j=0; j<1000; j++){
  for(k=0; k<1000; k++){
   for(l=0; l<1000; l++)
    do_something(i, j, k, l);
  }
 }
}

这段程序的优化就不那么简单了。显然,按照通常的压栈方法,i, j, k, l应该按照某个顺序被压进堆栈,然后调用do_something(),然后函数做了一些事情之后返回。问题在于,无论如何压栈,这些东西大概都得进内存(不可否认某些机器可以用CPU的Cache做这件事情,但Cache是写通式的和回写式的又会造成一些性能上的差异)。

上一页  1 2 3 4 5 6  下一页

Tags:简明 汇编语言 教程

编辑录入:爽爽 [复制链接] [打 印]
赞助商链接