Software Optimierungs Techniken
 
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Als kleine "Einstimmung" in die Thematik seien hier die "6 Rules of Thumb" von Rob Pike zitiert:

Most programs are too complicated - that is, more complex than they need to be to solve their problems efficiently. Why? Mostly it's because of bad design, but I will skip that issue here because it's a big one. But programs are often complicated at the microscopic level, and that is something I can address here.

Rule 1. You can't tell where a program is going to spend its time. Bottlenecks occur in surprising places, so don't try to second guess and put in a speed hack until you've proven that's where the bottleneck is.

Rule 2. Measure. Don't tune for speed until you've measured, and even then don't unless one part of the code overwhelms the rest.

Rule 3. Fancy algorithms are slow when n is small, and n is usually small. Fancy algorithms have big constants. Until you know that n is frequently going to be big, don't get fancy. (Even if n does get big, use Rule 2 first.) For example, binary trees are always faster than splay trees for workaday problems.

Rule 4. Fancy algorithms are buggier than simple ones, and they're much harder to implement. Use simple algorithms as well as simple data structures.

The following data structures are a complete list for almost all practical programs:

- array
- linked list
- hash table
- binary tree

Of course, you must also be prepared to collect these into compound data structures. For instance, a symbol table might be implemented as a hash table containing linked lists of arrays of characters.

Rule 5. Data dominates. If you've chosen the right data structures and organized things well, the algorithms will almost always be self­evident. Data structures, not algorithms, are central to programming. (See Brooks p. 102.)

Rule 6. There is no Rule 6.


Und nun in medias res:

Mögliche Schritte bei der SoftwareOptimierung:

  1. Optimierung benötigt eine ständige Erfolgskontrolle mittels
    1. ProfilerAnwendung? oder
    2. TimerAnwendung? unter
    3. AusschaltungStörenderEinflüsse?
  2. Suche nach einem möglichst guten Algorithmus (Achtung: vgl. Rule 3 und 4 von oben!)
    1. AlleAlternativenPrüfen
    2. Suche nach dem Genieblitz
    3. Opfern von SpeicherplatzFürPerformance
      1. TabellenStattBerechnungen
      2. (siehe auch CacheVerfahren?)
  3. Solide Implementierung (ohne Redundanzen) der gesamten Funktionalität
    1. Aufbau von Tests
  4. DynamischeSpeicherverwaltungVermeiden?
    1. MallocFreeVermeiden (in C) CeeStackKonzept
    2. KurzlebigeObjekteVermeiden (in OO Sprachen)
  5. Unnötige Funktionsaufrufe vermeiden
    1. InlineFunktionenOderMacros?
    2. RekursionOptimierenOderVermeiden
  6. IoVermeiden?
    1. CacheVerfahren?
    2. BufferungOptimieren?
    3. ...
  7. Suche und Optimierung der zeitkritischen Programmpfade oder Funktionen (Profiler)
  8. Reduktion aller denkbaren Elementen
    1. Sind alle lokale Variablen notwendig?
    2. Sind alle übergebenen Parameter notwendig?
    3. Können einfachere (kleinere, schnellere) Datentypen verwendet werden
      1. GanzzahlStattGleitkomma?
      2. ...
    4. ...
  9. MicroOptimierung? (macht das der Compiler?)
    1. SubexpressionElimination?
    2. LoopUnrolling
    3. ...
  10. Optimierung häufig benutzter, elementarer Funktionen (im zeitkritschen Pfad)
    1. OptimierteFunktionen? in der höheren Programmiersprache
    2. OptimierteFunktionenInCee
    3. FunktionenInAssembler
    4. ExpressionTemplates (siehe http://osl.iu.edu/~tveldhui/papers/Expression-Templates/exprtmpl.html)

Vielleicht wäre es auch ganz sinnvoll, so etwas wie ein FitnessTraining? für SoftwareOptimierung anzubieten. Eine Art geistiges Jogging, sozusagen SoftwareDenkSport.


Resourcen:


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