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  • 为什么emplace_back比push_back更快?快是有条件的


    文章需要有一定的前置知识:右值引用,移动拷贝。

    emplace_back与push_back

    当用户push_back一个对象时,分为以下步骤(不考虑扩容的情况):

    1. 申请一个对象内存块;
    2. 利用定位new初始化它;
      注:定位new是C++用构造函数初始化一块内存的语法,形如new(ptr)Class();
    3. 如果push_back的参数是左值,则使用它拷贝构造新对象,如果是右值,则使用它移动构造新对象;
    4. 将新对象插入到对应位置。

    注:C++11为push_back这类函数提供了右值引用的版本,即void push_back (value_type&& val)

    我们通过对比学习emplace_back的底层原理。

    emplace_back与push_back的对比:

    共同点:

    • 如果插入对象是一个左值,则两者都要调用拷贝构造,无差别。

    • 当插入对象是一个右值,则两者都是有移动构造则调用移动构造,否则调用拷贝构造,无差别。
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
      注:这里A()被识别成右值的原因是——该对象在出了本行之后就不复存在了,是一个典型的"将亡值"。

    两者的区别点在于传参的不同:
    我们看一下emplace_back的函数原型:

    template <class... Args>
      void emplace_back (Args&&... args);
    
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    emplace_back更灵活,相比于传统的push_back(make_pair(1, 3.14)),emplace_back可以直接写成:emplace_back(1, 3.14),即直接传参数。

    在这种情况下,emplace_back是直接调用构造函数,利用这些参数初始化新对象,因此更加高效!

    而push_back会先初始化一个临时对象,比如这里是构造临时对象pair(1, 3.14),然后再利用它移动构造新对象,效率略差,因为多了移动构造这一步。
    在这里插入图片描述

    但是,如果没有移动构造,那么push_back将调用拷贝构造,在拷贝构造是深拷贝的情况下消耗更大!
    在这里插入图片描述

    示例:

    class A
    {
    	int a;
    	float b;
    public:
    	A(int _a = 0, float _b = 0)
    	{
    		a = _a;
    		b = _b;
    	}
    	A(const A& a)
    	{
            // 利用一个循环模拟深拷贝的消耗!
            for (int i = 0; i < 1000; ++i);
    	}
    	A(const A&& a)
    	{
            // 移动构造几乎无消耗
    	}
    };
    
    int main()
    {
        int n = 100000;
    	vector v1;
    	vector v2;
    	v1.reserve(n);
    	v2.reserve(n);
    
    	int begin1 = clock();
    	for (int i = 0; i < n; ++i)
    	{
    		v1.emplace_back(1, 3.14);
    	}
    	int end1 = clock();
    
    	int begin2 = clock();
    	for (int i = 0; i < n; ++i)
    	{
    		v2.push_back(A(1, 3.14));
    	}
    	int end2 = clock();
    
    	cout << end1 - begin1 << endl << end2 - begin2 << endl;
    	return 0;
    }
    
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    在有移动构造的情况下:emplace_back直接使用1构造新对象,而push_back是先构造新对象,然后再移动构造新对象,因此前者效率会略高一些。
    在这里插入图片描述

    在没有移动构造的情况下:emplace_back直接使用1构造新对象,而push_back是先构造新对象,然后再拷贝构造新对象,因此前者效率会高出很多。

    在这里插入图片描述

    文章不长,但是各种实验加起来也是耗费了博主大量时间😂
    喜欢的同学点赞收藏一下吧 : )

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/Wyf_Fj/article/details/126434383
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