Lecture 6: Optimierungen

Question 1

Warum sind algorithmische Optimierungen meist der wirksamste Performance-Hebel?

Answer 1

Die Wahl eines effizienteren Algorithmus (z. B. iterative statt rekursiver Fibonacci-Berechnung) kann die Laufzeit um Größenordnungen verbessern, noch bevor Mikro-Optimierungen nötig sind. ​

Question 2

Welches Prinzip steckt hinter Lookup-Tabellen und welchen Vorteil bieten sie?

Answer 2

Vorberechnete Ergebnisse werden in einem Array gespeichert, sodass spätere Zugriffe in konstanter Zeit (O(1)) erfolgen und teure Berechnungen entfallen. ​6. Optimierungen

Question 3

Was ist Loop-Unrolling und welchen Effekt hat es?

Answer 3

Mehrere Iterationen werden in einer Schleifenrunde zusammengefasst. Dadurch sinkt der Sprung-Overhead und es entstehen weniger Branches; moderne Compiler führen dies oft automatisch durch. ​

Question 4

Wie sieht ein einfaches Beispiel für Loop-Unrolling aus?

Answer 4

// Vorher
for (int i = 0; i < n; i++) sum += arr[i];
// Nachher (Unrolling ×4)
for (int i = 0; i + 4 <= n; i += 4)
sum += arr[i] + arr[i+1] + arr[i+2] + arr[i+3];

Question 5

Was versteht man unter Inline-Expansion und wozu dient sie?

Answer 5

Der Funktionsaufruf wird durch den Funktionscode ersetzt, wodurch Aufruf-Overhead (Stack, Register-Sicherungen) entfällt. Inline erfolgt häufig automatisch durch den Compiler. ​

Question 6

Wie können kompakte Datenstrukturen die Performance steigern?

Answer 6

Durch Speichereinsparung (z. B. Bitfelder) passen mehr Daten in den Cache, wodurch Zugriffe schneller werden und weniger Speicherbandbreite benötigt wird.

Question 7

Geben Sie ein Code-Beispiel für eine kompakte Datenstruktur mit Bitfeldern.

Answer 7

struct MyCompactStruct {
unsigned int isAvailable : 1;
unsigned int userId : 31;
}; // Benötigt nur 32 Bit statt 64 Bit

Question 8

Was sind generelle Praxistipps für Performance-Tuning laut der PDF?

Answer 8

1. Zuerst algorithmische Optimierungen prüfen.
2. Vor Mikro-Optimierungen verifizieren, ob der Compiler sie bereits erledigt.
3. Nach jeder Änderung messen, ob sich die Optimierung tatsächlich positiv auswirkt.

Question 9

Wie kann man Speicheroptimierungen bei Lookup-Tabellen erreichen?

Answer 9

Durch Aufteilung der Tabelle in kleinere Abschnitte, sodass nur relevante Teile im Speicher gehalten werden – das spart Platz und verbessert Cache-Nutzung.