复杂度分析基础概念
- 时间复杂度和空间复杂度的定义与表示法（大O符号）
- 常见复杂度类别（O(1)、O(log n)、O(n)、O(n²)等）及其应用场景
- 复杂度分析的局限性（忽略常数因子与低阶项的影响）
常数优化的意义与方法
- 常数因子的实际影响：理论复杂度相同但性能差异显著的情况
- 代码层面的优化技巧：循环展开、减少分支预测失败、内存访问局部性优化
- 数据结构选择：缓存友好型结构（如数组 vs 链表）
- 编译器优化与内联函数的作用
性能重构的核心策略
- 热点分析：使用性能分析工具（如perf、VTune）定位瓶颈
- 算法替换：在相同复杂度下选择常数更优的算法（如快速排序的优化变种）
- 并行化与向量化：利用SIMD指令或多线程降低常数开销
- 惰性计算与预计算：权衡时间与空间常数
实际案例分析与权衡
- 字符串处理中的常数优化（如KMP算法 vs 朴素匹配）
- 数值计算中的循环优化（矩阵乘法分块技术）
- 缓存未命中对常数的影响（伪共享问题与对齐优化）
- 性能与可维护性的平衡
工具链与最佳实践
- 现代编译器的优化标志（如GCC的
-O3、LLVM的循环优化） - 基准测试框架（Google Benchmark）的使用与结果解读
- 性能反模式：过早优化的风险与度量驱动优化的必要性
- 持续性能监控在大型项目中的实践