可执行文件在Wine上比在Windows上运行得快——为什么?

解决方案:显然，罪魁祸首是floor()的使用，它的性能在glibc中是依赖于操作系统的。

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这是之前一个问题的后续问题:同样的程序在Linux上比Windows上快——为什么?

我有一个小的c++程序，当用nuwen gcc 4.6.1编译时，在Wine上运行得比Windows XP快得多(在同一台计算机上)。问题是:为什么会发生这种情况?

Wine和Windows的时间分别为~15.8秒和25.9秒。注意，我讨论的是相同的可执行文件，而不仅仅是相同的c++程序。

源代码在文章的末尾。编译后的可执行文件在这里(如果你足够信任我的话)。

这个特定的程序没有做任何有用的事情，它只是从我的一个更大的程序中提炼出来的一个最小的例子。请参阅另一个问题，了解原始程序的更精确的基准测试(重要!!)和最常见的可能性被排除(例如其他程序占用Windows上的CPU，进程启动惩罚，系统调用的差异，例如内存分配)。还请注意，虽然这里我使用rand()是为了简单起见，但在原始中我使用了我自己的RNG，我知道它没有堆分配。

我在这个话题上开了一个新问题的原因是现在我可以发布一个实际的简化代码示例来重现这种现象

代码:

#include <cstdlib>
#include <cmath>

int irand(int top) {
    return int(std::floor((std::rand() / (RAND_MAX + 1.0)) * top));
}
template<typename T>
class Vector {
    T *vec;
    const int sz;
public:
    Vector(int n) : sz(n) {
        vec = new T[sz];
    }
    ~Vector() {
        delete [] vec;
    }
    int size() const { return sz; }
    const T & operator [] (int i) const { return vec[i]; }
    T & operator [] (int i) { return vec[i]; }
};

int main() {
    const int tmax = 20000; // increase this to make it run longer
    const int m = 10000;
    Vector<int> vec(150);
    for (int i=0; i < vec.size(); ++i)
        vec[i] = 0;
    // main loop
    for (int t=0; t < tmax; ++t)
        for (int j=0; j < m; ++j) {
            int s = irand(100) + 1;
            vec[s] += 1;
        }
    return 0;
}

似乎如果我用确定性的东西代替上面的irand()，如

int irand(int top) {
    static int c = 0;
    return (c++) % top;
}

则时间差消失。我想指出的是，在我最初的程序中，我使用了一个不同的RNG，而不是系统rand()。

更新2

现在，我将irand()函数替换为与原始程序中相同的函数。它有点长(算法来自Numerical Recipes)，但重点是要表明没有显式调用系统库(除了可能通过floor())。然而时间上的差异仍然存在!

也许floor()是罪魁祸首?或者编译器生成对其他东西的调用?

class ran1 {
    static const int table_len = 32;
    static const int int_max = (1u << 31) - 1;
    int idum;
    int next;
    int *shuffle_table;
    void propagate() {
        const int int_quo = 1277731;
        int k = idum/int_quo;
        idum = 16807*(idum - k*int_quo) - 2836*k;
        if (idum < 0)
            idum += int_max;
    }
public:
    ran1() {
        shuffle_table = new int[table_len];
        seedrand(54321);
    }
    ~ran1() {
        delete [] shuffle_table;
    }
    void seedrand(int seed) {
        idum = seed;
        for (int i = table_len-1; i >= 0; i--) {
            propagate();
            shuffle_table[i] = idum;
        }
        next = idum;
    }
    double frand() {
        int i = next/(1 + (int_max-1)/table_len);
        next = shuffle_table[i];
        propagate();
        shuffle_table[i] = idum;
        return next/(int_max + 1.0);
    }
} rng;

int irand(int top) {
    return int(std::floor(rng.frand() * top));
}

/*********************************************************************
 *              rand (MSVCRT.@)
 */
int CDECL MSVCRT_rand(void)
{
    thread_data_t *data = msvcrt_get_thread_data();
    /* this is the algorithm used by MSVC, according to
     * http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_pseudorandom_number_generators */
    data->random_seed = data->random_seed * 214013 + 2531011;
    return (data->random_seed >> 16) & MSVCRT_RAND_MAX;
}