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vector< set<uint> > vec(node_vec.size());
for(uint i = 0; i < node_vec.size(); i++)
for(uint j = i+1; j < node_vec.size(); j++)
// some computation, basic math, store the result in variable x
if( x > threshold ) {
vec[i].insert(j);
vec[j].insert(i);
}
这仍然没有显示太多，因为我们不知道该条件多久x > threshold为真。如果x > threshold非常频繁地为真，那么这std::set可能是瓶颈，因为它必须为uint您插入的每个内容进行动态内存分配。
我们也不知道“一些计算”实际上是什么意思/做/是什么。如果它做得很多，或者以错误的方式做，这可能是瓶颈。
而且我们不知道您需要如何访问结果。
无论如何，预感：
vector<pair<int, int> > vec1;
vector<pair<int, int> > vec2;
for (uint i = 0; i < node_vec.size(); i++)
{
for (uint j = i+1; j < node_vec.size(); j++)
{
// some computation, basic math, store the result in variable x
if (x > threshold)
{
vec1.push_back(make_pair(i, j));
vec2.push_back(make_pair(j, i));
}
}
}
如果您可以使用该形式的结果，那么您就完成了。否则你可以做一些后期处理。只是不要将其复制到 a 中std::set（显然）。努力坚持std::vector<POD>。例如，您可以像这样在向量中建立索引：
// ...
vector<int> index1 = build_index(node_vec.size(), vec1);
vector<int> index2 = build_index(node_vec.size(), vec2);
// ...
}
vector<int> build_index(size_t count, vector<pair<int, int> > const& vec)
{
vector<int> index(count, -1);
size_t i = vec.size();
do
{
i--;
assert(vec[i].first >= 0);
assert(vec[i].first < count);
index[vec[i].first] = i;
}
while (i != 0);
return index;
}
ps.：我几乎可以肯定您的循环不受内存限制。但不能确定......如果你没有向我们展示的“节点”真的很大，它可能仍然是。
原答案：
没有简单I_will_access_this_frequently_so_make_it_fast(void* ptr, size_t len)的解决方案。
不过你可以做一些事情。
确保编译器可以“看到”在关键循环中调用的每个函数的实现。编译器能够“看到”实现所必需的取决于编译器。但是有一种方法可以确定：在循环之前inline在同一个翻译单元中定义所有相关函数，并将它们声明为.
这也意味着您无论如何都不应该在那些关键循环中调用“外部”函数。“外部”函数是指系统调用、运行时库的东西或在 DLL/SO 中实现的东西。也不要调用虚函数，不要使用函数指针。而且或当然不分配或释放内存（在关键循环内）。
确保使用最佳算法。如果算法的复杂度高于必要，则线性优化没有实际意义。
使用尽可能小的类型。例如，不要使用intifsigned char来完成这项工作。这是我通常不会推荐的东西，但是在处理大量内存时，它可以大大提高性能。特别是在非常紧凑的循环中。
如果您只是复制或填充内存，请使用memcpyor memset。如果块大于大约 50 到 100 个字节，则禁用这两个函数的固有版本。
确保以缓存友好的方式访问数据。最佳方案是“流式传输” - 即使用升序或降序地址访问内存。您可以一次“跳”一些字节，但不要跳得太远。最糟糕的是随机访问一大块内存。例如，如果您必须处理二维矩阵（如位图图像），其中 p[0] 到 p[1] 是“向右”（x + 1）的一步，请确保内部循环递增 x 和外部增量 y。如果您以相反的方式执行此操作，则性能会差得多。
如果您的指针没有别名，您可以告诉编译器（如何完成取决于编译器）。如果您不知道无别名意味着什么，我建议您搜索网络和编译器的文档，因为解释超出了范围。
如果合适，使用内部 SIMD 指令。
如果您知道在不久的将来需要哪些内存位置，请使用显式预取指令。