提升笛卡尔乘积效率

  最近项目的计算节点用的最多的是一个笛卡尔乘积算法，由于字典集合比较多，总高度有时会达到很高的一个量级,例如：1G。这样笛卡尔算法所 耗费的时间将很大，如何提交笛卡尔算法效率已经是当务之急。

  笛卡尔乘积的算法很简单，复杂度就摆在这里O(high*n) :n指字典集合个数，high是所有集合的高度乘积。复杂度没法降低，所以我们从循环里面的运算下手，尽量降低循环内的计算，性能有所提升，下面是老版笛卡尔和新版笛卡尔的代码：

新版： 对比旧版，减少了high*(maxHigh-1)*2*n次除法，效率有所提高

int DICJob::descarte(DICComputationTask* dicTask,map<string,charset_mem*>& dicMap,uint8 segSIndex,uint8 segEIndex,uint8** resData,uint64* resHigh,int* reWidth){
	#define MAX_WORD_LEN 64
	cout<<"begin descarte!"<<endl;
	uint64 i,j,k;// 循环变量
	// maxDicHigh为所有字典库高度最大值, maxDicInx为最高字典库的下标 (均要除去star字典库)
	// maxDicOffset为最高字典库在表达式口令中的偏移量, expressionLen为表达式口令长度
	uint64 maxDicHigh = 0, maxDicInx = 0, maxDicOffset = 0, expressionLen = 0;
	// highProduct为所有字典库高度乘积 (除去star字典库)
	// outerIter为外层迭代次数, innerIter为内层迭代次数
	uint64 highProduct = 1, outerIter, innerIter;
	charset_mem* dicCharsetArray[MAX_WORD_LEN]={NULL};
	for(int i=segSIndex; i<=segEIndex; i++){
		map<string,charset_mem*>::iterator iterDic=dicMap.find(dicTask->cn_re.dicName[i]);
		if(iterDic==dicMap.end()){
			cout<<dicTask->cn_re.dicName[i]<<" do not exist"<<endl;
			LOG(ERROR)<<dicTask->cn_re.dicName[i]<<" do not exist";
			return -1;
		}
		int temHigh=dicTask->cn_re.segInfo[i].end-dicTask->cn_re.segInfo[i].begin+1;
		if(temHigh > maxDicHigh) {
			maxDicHigh = temHigh;
			maxDicInx = i;
		}
		dicCharsetArray[i-segSIndex]=iterDic->second;
		highProduct *= temHigh;	
		expressionLen += iterDic->second->width;
	}
	uint8 *result = new uint8[highProduct*expressionLen];
	memset(result,0,highProduct*expressionLen);
	
	// 每条口令后添加一个换行符，所以表达式宽度需要加1
	//expressionLen += 1;
	// 求最高字典库在表达式口令中的偏移量
	for(i = 0; i < maxDicInx; i++) {
		map<string,charset_mem*>::iterator iterDic=dicMap.find(dicTask->cn_re.dicName[i]);
		if(iterDic==dicMap.end()){
			cout<<dicTask->cn_re.dicName[i]<<" do not exist"<<endl;
			LOG(ERROR)<<dicTask->cn_re.dicName[i]<<" do not exist";
			return -1;
		}
		maxDicOffset += iterDic->second->width;
	}
	cout<<"descarte 11!"<<endl;
	// 内层迭代次数为最高字典库高度
	// 外层迭代次数为除了star位和最高字典库的高度乘积
	innerIter = maxDicHigh;
	outerIter = highProduct / maxDicHigh;
	// 外层循环，程序热点(hotspot)
	int thread_num = omp_get_max_threads();
	#pragma omp parallel for num_threads(thread_num) shared(result) private(i, j, k)
	for(i = 0; i < outerIter; i++) {
		// star字典库字段设为0
		// 构造外层模板
		uint32 memOffset = 0;
		uint8 outerPwdTemplate[expressionLen];
		uint8 outerPwdTemplate_32[32 * expressionLen];
		memset(outerPwdTemplate, 0, expressionLen * sizeof(uint8));
		//outerPwdTemplate[expressionLen - 1] = '\n';	// 口令后面添加一个换行
		memset(outerPwdTemplate_32, 0, 32 * expressionLen * sizeof(uint8));
		uint32 remainder , quotient = i; // 除数和余数
		for(int k=segSIndex;k<=segEIndex;++k){
			// 构造外层模板时，排除star字典库和最高字典库(用作内层模板)
			if( k != maxDicInx) {
				remainder = quotient % dicCharsetArray[k-segSIndex]->high;
				quotient = quotient / dicCharsetArray[k-segSIndex]->high;
				memcpy(outerPwdTemplate + memOffset, dicCharsetArray[k-segSIndex]->data + remainder * dicCharsetArray[k-segSIndex]->width,dicCharsetArray[k-segSIndex]->width);
			}
			memOffset += dicCharsetArray[k-segSIndex]->width;
		}
		for(k = 0; k < 32; k++)	
			memcpy(outerPwdTemplate_32 + k * expressionLen, outerPwdTemplate, expressionLen);
		// 内层循环
		uint8 innerPwdTemplate_32[32 * expressionLen];
		memset(innerPwdTemplate_32, 0, 32 * expressionLen * sizeof(uint8));
		for(j = 0; j < innerIter; j+=32) {
			uint32 kNum = (j + 32) < innerIter ? 32 : innerIter - j;
			// 构造内层模板
			for(k = 0; k < kNum; k++)	
				memcpy(innerPwdTemplate_32 + k * expressionLen + maxDicOffset, dicCharsetArray[maxDicInx]->data + (j + k) * dicCharsetArray[maxDicInx]->width, dicCharsetArray[maxDicInx]->width);
			// 将内层模板和外层模板做或操作，得到结果数组
			for(k = 0; k < kNum * expressionLen; k++)
				result[(i * innerIter + j) * expressionLen + k] = 					innerPwdTemplate_32[k] | outerPwdTemplate_32[k];
		}
	}
	cout<<"descarte 22!"<<endl;
    *resData=result;
	*resHigh=highProduct;
	*reWidth=expressionLen;
	return 0;
	//return highProduct * expressionLen;
	
}

老版：

int Old_descarte(DICComputationTask* dicTask,map<string,charset_mem*>& dicMap,uint8 segSIndex,uint8 segEIndex,uint8** resData,uint64* resHigh,int* reWidth){
	#define MAX_WORD_LEN 64
	uint64 s[MAX_DIC_NUM]={0};					//字典段进制位
	
	uint64 high=1;
	int width=0;
	charset_mem* dicCharsetArray[MAX_WORD_LEN]={NULL};

	for(int i=segEIndex; i>=segSIndex; --i){
		s[i]=high;
		map<string,charset_mem*>::iterator iterDic=dicMap.find(dicTask->cn_re.dicName[i]);
		if(iterDic==dicMap.end()){
			cout<<dicTask->cn_re.dicName[i]<<" do not exist"<<endl;
			LOG(ERROR)<<dicTask->cn_re.dicName[i]<<" do not exist";
			return -1;
		}
		dicCharsetArray[i-segSIndex]=iterDic->second;
		high*=dicTask->cn_re.segInfo[i].end-dicTask->cn_re.segInfo[i].begin+1;
		width+=iterDic->second->width;
	}
	uint8* data=new uint8[high*width];
	memset(data,0,high*width);
	
	//笛卡尔乘积
	int thread_num=omp_get_max_threads();
	#pragma omp parallel for num_threads(thread_num) 
	for(uint64 i=0;i<high;++i){
		uint8 wordTmp[MAX_WORD_LEN]={0};
		int offset=0;
		int charpos=i;			
		for(int j=segSIndex;j<=segEIndex;++j){
			
			int indexDic=charpos/s[j];
			int offsetDic=(indexDic+dicTask->cn_re.segInfo[j].begin)*dicCharsetArray[j-segSIndex]->width;
			memcpy(wordTmp+offset,dicCharsetArray[j-segSIndex]->data+offsetDic,dicCharsetArray[j-segSIndex]->width);
			charpos=charpos%s[j];
			offset+=dicCharsetArray[j-segSIndex]->width;
		}
		memcpy(data+i*width,wordTmp,width);
	}
    *resData=data;
	*resHigh=high;
	*reWidth=width;
	return 0;
}

提升笛卡尔乘积效率

原文：http://blog.csdn.net/kingbaiyulong/article/details/51333975