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嵌入式中C和汇编的一些技巧

更新时间: 2008-08-27 14:05:38来源: 粤嵌教育浏览量:1153

  ARM汇编部分:

  A. 条件执行

  CMP R0,#5

  BEQ BYPASS

  ADD R1,R1,R0

  SUB R1,R1,R2

  BYPASS ......

  可以替代为:

  CMP R0,#5

  ADDNE R1,R1,R0

  SUBNE R1,R1,R2

  ......

  如果被跳过的指令序列并不进行复杂的操作,使用条件执行都要比使用转移好,因为ARM转义指令一般要用3个周期来执行。

  对于以下的条件执行可以这样来写汇编:

  ; if ( (a = = b) && (c = = d) ) e++

  CMP R0,R1

  CMPEQ R2,R3

  ADDEQ R4,R4,#1

  C语言部分:

  A. 很多人认为以下两种变量定义空间效率一样的:

  ① char a;

  short b;

  char c;

  int d;

  ② char a;

  char b;

  short c;

  int d;

  其实不然,定义次序的不同导致终映像中不同的数据布局,实际中第二种定义方式能够节约更多的存储空间,所以在变量声名时,把所有相同类型的变量放在一起定义,这样可以优化存储器布局。

  B. 我们总是设法使用short或者char来定义变量,认为这样能够节省存储空间,但也有例外,我们先来看下这几段C代码及其相应的汇编:

  ① C代码:

  int addition(int a)

  { return a+1; }

  汇编:

  ADD a1,a1,#1

  ② C代码:

  short addition(short a)

  { return a+1; }
  
  汇编:

  ADD a1,a1,#1

  MOV a1,a1,LSL #16

  MOV a1,a1,ASR #16

  MOV PC,LR

  ③ C代码:

  char addition(char a)

  { return a+1; }

  汇编:

  ADD a1,a1,#1

  AND a1,a1,# &FF

  MOV PC,LR

  因为char 类型、short类型分别是8位、16位,完成加法操作后,需要在32位的寄存器中进行符号扩展,所以使用32位的int以及unsinged int做加法效率。

  C.冗余变量要消耗空间,许多人都不赞同使用它,但是下面这种情况就不同了。

  int m ( void );
  
  Int n ( void );

  Int fg;

  ① void func_1 ( void )

  {

  fg += m ( );

  fg += n ( );

  }

  ② void func_2 ( void )

  {

  int tmp = fg;

  tmp += m ( );

  tmp += n ( );

  fg = tmp;

  }

  在func_1 ( ) 中每次对全局变量fg的加法操作都需要从存储器load到寄存器里,加完数据后还要store回原来的存储器,所以这个函数就进行了两次load和两次store操作。在func_2 ( ) 中,tmp作为局部变量,系统为其分配一寄存器,首先执行一次load操作后,由tmp进行加法,只需一次store操作把结果送给fg,节省了很多时间,毕竟读/写存储器的时间耗费要比读/写寄存器高得多。

  D.关于计数循环的问题,一般我们都会使用累加计数的方式,递减计数用得比较少,虽然从C代码上看累加和递减两种方式时间复杂度相同,但是在对时间要求严格的嵌入式领域,这两者执行时间还是有差别的。

  ① 累加计数方式:

  for ( i = 1; i < times; i ++ )

  {

  tmp = tmp * i ;

  }

  汇编:

  ……

  0x06: MUL R2,R1,R2

  0x10: ADD R1,R1,#1

  0x14: CMP R2,R0

  0x18: BLE 0x06

  ……

  ② 递减计数方式:

  for ( i = times; i > 1; i -- )

  {

  tmp = tmp * i ;

  }

  汇编:

  ……

  0x06: MUL R0,R1,R0

  0x10: SUB R1,R1,#1

  0x14: BNE 0x06

  ……

  从上面的汇编可以看出,累加计数需要用到专门的CMP指令来判断条件,而递减计数只需要利用条件执行的NE进行判别,当循环次数的量很大的话时间效率就有差别了。

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