我可以告诉你为什么这很重要。假设你正在模拟一个MMU。您必须经常确保给定的页面集存在给定的内存地址。这些小细节累积起来很快因为你总是说

这个地址有效吗? 这个地址在哪一页? 这个页面有什么权限?

我可以告诉你为什么这很重要。假设你正在模拟一个MMU。您必须经常确保给定的页面集存在给定的内存地址。这些小细节累积起来很快因为你总是说

这个地址有效吗? 这个地址在哪一页? 这个页面有什么权限?

对于任何变量范围检查:

if (x >= minx && x <= maxx) ...

使用位运算速度更快:

if ( ((x - minx) | (maxx - x)) >= 0) ...

这将把两个分支缩减为一个。

如果你关心类型安全:

if ((int32_t)(((uint32_t)x - (uint32_t)minx) | ((uint32_t)maxx - (uint32_t)x)) > = 0) ...

你可以将更多变量范围检查组合在一起:

if (( (x - minx) | (maxx - x) | (y - miny) | (maxy - y) ) >= 0) ...

这将把4个分支缩减为1个。

它比gcc中的旧版本快3.4倍:

这个答案是报告用接受的答案所做的测试。我在一个排序随机整数的大向量上执行了一个闭范围测试，令我惊讶的是(low <= num && num <= high)的基本方法实际上比上面接受的答案更快!测试在惠普Pavilion g6 (AMD A6-3400APU, 6GB内存)上完成。下面是用于测试的核心代码:

int num = rand();  // num to compare in consecutive ranges.
chrono::time_point<chrono::system_clock> start, end;
auto start = chrono::system_clock::now();

int inBetween1{ 0 };
for (int i = 1; i < MaxNum; ++i)
{
    if (randVec[i - 1] <= num && num <= randVec[i])
        ++inBetween1;
}
auto end = chrono::system_clock::now();
chrono::duration<double> elapsed_s1 = end - start;

与以下是上面公认的答案相比:

int inBetween2{ 0 };
for (int i = 1; i < MaxNum; ++i)
{
    if (static_cast<unsigned>(num - randVec[i - 1]) <= (randVec[i] - randVec[i - 1]))
        ++inBetween2;
}

注意，randVec是一个排序向量。对于MaxNum的任何大小，第一个方法在我的机器上胜过第二个方法!

难道不可能只对整数执行位操作吗?

因为它必须在0到128之间，如果第8位被设置(2^7)，它是128或更多。但是，边界情况会很麻烦，因为您需要一个包含比较。

It's rare to be able to do significant optimizations to code on such a small scale. Big performance gains come from observing and modifying the code from a higher level. You may be able to eliminate the need for the range test altogether, or only do O(n) of them instead of O(n^2). You may be able to re-order the tests so that one side of the inequality is always implied. Even if the algorithm is ideal, gains are more likely to come when you see how this code does the range test 10 million times and you find a way to batch them up and use SSE to do many tests in parallel.