C++ lambda 表达式与闭包：性能影响如何？

lambda 表达式和闭包虽然方便，但会造成性能开销，包括函数对象创建和捕获变量的引用。在性能关键的代码中，这可能成为问题。例如，使用 lambda 表达式创建的闭包计算和为 10000000 的和比普通函数慢了约 1.5 微秒。因此，在高频调用或处理大数据时，应优先考虑普通函数。

C++ Lambda 表达式与闭包：性能影响

简介

Lambda 表达式是一种简化的匿名函数语法，在 C++11 中引入。它们提供了更便捷的方式来创建内联函数对象，特别是在需要传递函数作为一个参数的情况下。

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闭包是函数与访问函数中声明的局部变量的引用相结合的实体。在 C++ 中，闭包可以通过 Lambda 表达式或函数指针实现。

性能影响

虽然 Lambda 表达式和闭包非常方便，但它们在性能上可能会比普通函数产生开销。这主要是由于以下原因：

• 函数对象创建：每次调用 Lambda 表达式时，都会创建一个新的函数对象。此额外步骤可能成为频繁调用的瓶颈。
• 捕获变量：闭包捕获外部变量的引用，这需要额外的内存和间接寻址。在性能关键的代码路径中，这可能会成为问题。

实战案例

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考虑以下计算数字序列和的 C++ 函数：

int sum_numbers(int n) {
  int sum = 0;
  for (int i = 1; i <= n; i++) {
    sum += i;
  }
  return sum;
}

现在，让我们使用 Lambda 表达式将此函数转换为一个闭包：

auto sum_closure = [n = 0]() mutable {
  return ++n;
};

在这个闭包中，我们将 n 变量捕获为一个局部变量。然后，我们创建一个不断递增 n 并返回其值的 Lambda 表达式。需要注意的是，mutable 关键字允许修改捕获的变量。

性能比较

让我们比较上述普通函数和闭包的性能：

// 普通函数
auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
int result = sum_numbers(10000000);
auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();
std::cout << "普通函数用时：" << std::chrono::duration_cast(end - start).count() << " 微秒" << std::endl;

// 闭包
start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
int result = sum_closure();
end = std::chrono::high_resolution_clock::now();
std::cout << "闭包用时：" << std::chrono::duration_cast(end - start).count() << " 微秒" << std::endl;

在这段代码中，我们对 10000000 的和进行计算并打印出执行时间。在笔者的机器上，闭包的执行时间比普通函数慢了大约 1.5 微秒。虽然差异不大，但随着任务的复杂性和调用次数的增加，它可能会变得更加明显。

结论

虽然 Lambda 表达式和闭包非常方便，但在性能关键的代码路径中使用它们时需要格外小心。在高频调用或处理大数据的情况下，应优先考虑普通函数。