面试题：利用#pragma优化C语言代码

Question

假设你有一段计算密集型的C语言代码，在不改变算法逻辑的前提下，如何使用#pragma指令对其进行性能优化？请给出具体的代码示例和优化思路。

Answer 1

优化思路

1. 循环展开：使用#pragma unroll指令可以提示编译器对循环进行展开，减少循环控制的开销，提高指令级并行度。
2. 向量化：使用#pragma vector相关指令（不同编译器可能有不同具体指令，如#pragma ivdep在GCC中可忽略循环依赖进行向量化），让编译器将循环操作向量化，利用SIMD（单指令多数据）技术并行处理多个数据。

代码示例

循环展开示例

#include <stdio.h>

// 未优化的函数
void sum_array_unoptimized(int *arr, int n, int *result) {
    int i;
    *result = 0;
    for (i = 0; i < n; i++) {
        *result += arr[i];
    }
}

// 优化后的函数，使用循环展开
void sum_array_optimized(int *arr, int n, int *result) {
    int i;
    *result = 0;
    #pragma unroll 4 // 展开因子设为4
    for (i = 0; i < n; i++) {
        *result += arr[i];
    }
}

向量化示例（以GCC编译器为例）

#include <stdio.h>

// 未优化的函数
void multiply_array_unoptimized(int *arr1, int *arr2, int *result, int n) {
    int i;
    for (i = 0; i < n; i++) {
        result[i] = arr1[i] * arr2[i];
    }
}

// 优化后的函数，使用向量化相关指令
void multiply_array_optimized(int *arr1, int *arr2, int *result, int n) {
    int i;
    #pragma ivdep // 忽略循环依赖进行向量化
    for (i = 0; i < n; i++) {
        result[i] = arr1[i] * arr2[i];
    }
}

在实际应用中，需注意不同编译器对#pragma指令的支持情况和具体语法可能有所差异，同时，过度展开或不恰当的向量化可能导致代码体积增大、缓存命中率降低等负面影响，需要根据实际情况进行测试和调优。