C++实现高性能转换大小写算法示例

简述

最近工作中遇到一个需求,是需要将URL中的 query 参数的key全部转换为小写或者大写,键值对的数量有点多,但全部都是英文字母,无需考虑非字母的情况。

实现比较快的做法是使用STL或C标准库中的转换接口,如下:

#include <string>
#include <cctype>
#include <algorithm>
// 字符串中的大写字符转小写
std::string strtolower(std::string s)
{
 transform(s.begin(), s.end(), s.begin(), ::tolower);
 return s;
}
// 字符串中的小写字符转大写
std::string strtoupper(std::string s)
{
 transform(s.begin(), s.end(), s.begin(), ::toupper);
 return s;
}

这个方法虽然很好,但是效率不是很高。

分析了一下ascii码的码值,发现大小写字母的ascii码之间是有规律的。

原理

英文字母的ASCII码值表示如下

对比一下其二进制形式

从对比的结果可以看出, 大写字母与小写字母的差别 仅是 一个比特位的不同

因为它们的这个规律,可以写出下面的转换函数(如果输入不是字母,转出的结果会有错误)

可以查看数字 0-9 的ascii码值,可以看出它们的第6位都是0,所以转为小写的算法不会影响数字的值。

转小写算法中受到影响的,只有ascii码二进制表示中第六位为0的部分。其中非字母部分如下表

#include <iostream>
#include <string>
#include <stdint.h>
// 更优化
std::string strtoupper(std::string s)
{
 if(s.empty()){return s;}
 size_t len = s.size() + 1;
 size_t alignlen = len + 8 - (len % 8);
 s.resize(alignlen);
 size_t ec = alignlen / 8;
 uint64_t* p8 = (uint64_t*)s.data();
 for(size_t i=0;i<ec;++i){
 p8[i] &= 0xDFDFDFDFDFDFDFDF;
 }
 s.resize(len-1);
 return s;
}
// 未做进一步优化
std::string strtolower(std::string s)
{
 size_t len = s.size();
 size_t ec = len /8;
 uint64_t* p8 = (uint64_t*)s.data();
 for(size_t i=0;i<ec;++i){
 p8[i] |= 0x2020202020202020;
 }
 uint8_t* p1 = (uint8_t*)(p8 + ec);
 len %= 8;
 for(size_t i=0;i<len;++i){
 p1[i] |= 0x20;
 }
 return s;
}

性能测试

测试代码如下:

int main()
{
 //std::cout << "Hello, world!\n";
 for(size_t i=0;i<1000000;++i){
 std::string s = strtoupper("qwertyuiopasdfghjklzxcvbnm````````QWERTYUIOPASDFGHJKLZXCVBNM");
 //std::cout<<s<<std::endl;
 s = strtolower("qwertyuiopasdfghjklzxcvbnm\t\t\t\t\t\t\t\tQWERTYUIOPASDFGHJKLZXCVBNM");
 //std::cout<<s<<std::endl;
 }
 return 0;
}

-- 编译时候请勿优化,否则可能被优化掉! --

测试结果如下:

使用STL算法

STL算法部分主要由头文件<algorithm>,<numeric>,<functional>组成。要使用 STL中的算法函数必须包含头文件<algorithm>,对于数值算法须包含<numeric>,<functional>中则定义了一些模板类,用来声明函数对象。

STL中算法大致分为四类:

1、非可变序列算法:指不直接修改其所操作的容器内容的算法。

2、可变序列算法:指可以修改它们所操作的容器内容的算法。

3、排序算法:包括对序列进行排序和合并的算法、搜索算法以及有序序列上的集合操作。

4、数值算法:对容器内容进行数值计算。

结果如下

time ./teststl
./teststl 7.88s user 0.03s system 100% cpu 7.904 total

自写代码测试结果如下

time ./test
./test 0.93s user 0.00s system 99% cpu 0.928 total

可以看到,其性能有差异。(应用场景有限)

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对我们的支持。

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