Der sorgfältige Umgang mit Ressourcen, sei es Speicher, Dateien oder Sockets, ist zentral für die Programmierung in C++. Das gilt insbesondere für die embedded Programmierung, da sich diese gerne durch eingeschränkte Ressourcen auszeichnet. Daher will ich mich diesem vielschichtigen und anspruchsvollen Thema in mehreren Artikeln widmen.

Eine release-Operation synchronizes-with einer acquire-Operation auf der gleichen atomaren Variable. Damit lassen sich Threads einfach synchronisieren, wenn ... . Auf dieses wenn will ich tiefer eingehen.

Plain Old Data (PODs) folgen dem C-Standardlayout. Damit können sie direkt mit den performanten C-Funktionen memcopy oder memmove kopiert, mit memset initialisiert oder auch mit memcmp verglichen werden.

Die Hashfunktion bildet die potentiell unendliche Anzahl von Schlüssel auf eine endliche Anzahl von Buckets ab. Welche Strategie dabei die C++-Laufzeit verfolgt und wie diese angepasst werden kann, zeigt dieser Artikel.

Der entscheidende Grund für die konstante Zugriffszeit der ungeordneten assoziativen Container sind deren Hashfunktionen. In bekannter Manier bietet C++ viele Stellschrauben für Hashfunktionen an. Einerseits bringt C++ einen reichen Satz an Hashfunktionen mit, andererseits lassen sich auch eigene Hashfunktionen verwenden. Selbst die Verteilung der Hashwerte auf die Buckets kann angepasst werden.

Bevor ich das Interface der Hashtabellen - offiziell ungeordnete assoziative Container genannt- genauer betrachte, will ich ihre Performanz mit der der geordneten assoziativen Container vergleichen. Die idealen Kandidaten dafür sind die std::unordered_map und ihr geordneter Pendant die std::map, da sie von allen assoziativen Containern am häufigsten zum Einsatz kommen.

Hashtabellen wurden in C++ lange vermisst. Versprechen sie doch konstante Zugriffszeit auf ihre Elemente. C++11 besitzt jetzt Hashtabellen in vier Variationen. Offiziell heißen sie ungeordnete assoziative Container, inoffiziell werden sie auch Dictionaries oder einfach nur assoziative Arrays genannt.

Type Traits offenbaren bei genauen Hinblick ein großes Optimierungspotential. Da die Type-Traits Bibliothek es erlaubt, im ersten Schritt den Code zu Compilezeit zu analysieren, kann dieser im zweiten Schritt optimiert werden. Wie ist das möglich? Abhängig vom Typ einer Variable wird eine besondere, schnelle Variante eines Algorithmus gewählt.

constexpr Funktionen sind Funktionen, die zur Compilezeit ausgeführt werden können. Hört sich erst mal nicht so spannend an. Ist es aber, denn durch constexpr Funktionen können Berechnungen auf die Compilezeit verschoben werden. Damit stehen deren Ergebnisse als Konstanten im ROM zur Laufzeit zur Verfügung. Darüber hinaus sind constexpr Funktionen implizit inline.