靜態(tài)代碼分析工具可簡化編碼過程，檢測出錯誤并幫助修復。PVS-Studio 是一個用于 C/C++ 的靜態(tài)代碼分析工具。該團隊檢測了 200 多個 C/C++ 開源項目，包括了 Unreal Engine、Php、Haiku、Qt 和 Linux 內(nèi)核等知名項目。于是他們每天分享一個錯誤案例，并給出相應建議。

這個 bug 是在 Unreal Engine 4 的源代碼中發(fā)現(xiàn)的。

錯誤代碼：

void FSlateNotificationManager::GetWindows(
 TArray< TSharedRef<SWindow> >& OutWindows) const
{
 for( auto Iter(NotificationLists.CreateConstIterator());
    Iter; Iter++ )
 {
  TSharedPtr<SNotificationList> NotificationList = *Iter;
  ....
 }
}

解釋：

如果不讀標題的話，你可能很難發(fā)現(xiàn)這段代碼里的問題。第一眼看上去這段代碼完全正確，其實它并不完美。沒錯，我指的是后自增運算符 Iter++ 。 我們應該盡量使用前自增運算符而不是后自增運算符，即用 ++ Iter 代替 Iter++ 。 為什么要這么做，有什么有實際價值？下面我會詳細解釋。

正確代碼：

void FSlateNotificationManager::GetWindows(
 TArray< TSharedRef<SWindow> >& OutWindows) const
{
 for( auto Iter(NotificationLists.CreateConstIterator());
    Iter; ++Iter)
 {
  TSharedPtr<SNotificationList> NotificationList = *Iter;
  ....
 }
}

建議：

前綴和后綴形式之間的區(qū)別是眾所周知的。我希望它們內(nèi)部結構的區(qū)別（告訴了我們運算法則）大家也是清楚的。如果你有使用過運算符重載的話，肯定已經(jīng)意識到了。沒有用過的話，我在這兒簡單地解釋一下（用過運算符重載的可以跳過下面關于運算符重載的例子）。

前自增運算符改變了對象的狀態(tài)并返回對象改變后的狀態(tài)，不需要創(chuàng)建臨時對象。下面是前自增運算符的例子：

MyOwnClass& operator++()
{
 ++meOwnField;
 return (*this);
}

后自增運算符也改變了對象的狀態(tài)但是返回的是對象改變前的狀態(tài)，并且需要創(chuàng)建一個臨時對象。下面是后自增運算符重載的例子：

MyOwnClass operator++(int)
{
 MyOWnCLass tmp = *this;
 ++(*this);
 return tmp;
}

看到上面這段代碼，你會發(fā)現(xiàn)有一個額外的操作，就是要創(chuàng)建一個臨時對象，在實踐中這點太重要了！

現(xiàn)在的編譯器做代碼優(yōu)化的時候非常智能，如果沒有用處，是不會隨便創(chuàng)建臨時對象的。這就是為什么在發(fā)布版中我們很難發(fā)現(xiàn)i++和++i的區(qū)別。

但是在調(diào)試模式下進行程序調(diào)試的時候就是另一回事了，這時候你會看到性能上有很大差別。

有一些例子可以估計調(diào)試版本中使用前自增和后自增運算符的代碼運行時間，我們可以看到使用后綴形式所用時間幾乎是前綴的四倍。

有人會說：”那又怎么樣？反正發(fā)布版都是一樣的。”，這種想法說對也對說不對也不對。通常我們會花更多的時間做單元測試和調(diào)試程序，所以大多數(shù)時間都在調(diào)試版本下工作，誰也不想浪費時間在那兒等吧？

關于“對于迭代器，我們是否應該用前自增運算符(++i)來代替后自增運算符(i++)？”這個問題，我想認真地回答: “是的，真應該這么做”。 你會發(fā)現(xiàn)在調(diào)試版本中速度大大提升。 如果迭代器很復雜的話，這么做的好處更是顯而易見了。

這個錯誤是用靜態(tài)代碼分析工具 PVS-Studio 發(fā)現(xiàn)的，錯誤信息為：V803 性能下降。 如果iter是迭代器的話，使用前自增運算符會更高效，使用++iter代替iter++.

總結

以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了，希望本文的內(nèi)容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，謝謝大家對腳本之家的支持。如果你想了解更多相關內(nèi)容請查看下面相關鏈接