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
