在C语言中，分支预测是一种关键的性能优化策略，旨在减少由于分支语句（如if、switch等）导致的预测错误，从而提高程序的执行效率。本文将通过一个经典案例来演示如何使用分支预测来优化程序性能，并对优化前后的性能进行对比。

原始代码

如果让你用C语言写一个函数，用来合并两个已经有序的数组为一个有序数组，升序。

可能很多朋友都会写成大概下面这个样子代码：

#include <stdio.h>
#include <sys/time.h>

void mergeSortedArrays(int *arr1, int size1, int *arr2, int size2, int *result) {

    // 比较两个数组的元素并将它们合并到结果数组中
    while (size1 > 0 && size2 > 0) {
        if (*arr1 <= *arr2) {
            *result++ = *arr1++;
            size1--;
        } else {
            *result++ = *arr2++;
            size2--;
        }
    }

    // 如果arr1中还有剩余元素，将它们复制到结果数组中
    while (size1 > 0) {
        *result++ = *arr1++;
        size1--;
    }

    // 如果arr2中还有剩余元素，将它们复制到结果数组中
    while (size2 > 0) {
        *result++ = *arr2++;
        size2--;
    }
}

int main() {

    struct timeval start, end;

    int i=0;

    int arr1[] = {1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27, 29};
    int size1 = sizeof(arr1) / sizeof(arr1[0]);

    int arr2[] = {2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30};
    int size2 = sizeof(arr2) / sizeof(arr2[0]);

    int mergedSize = size1 + size2;
    int result[mergedSize];

    // 记录函数执行前的时间
    gettimeofday(&start, NULL);

    // 合并两个已排序数组
    mergeSortedArrays(arr1, size1, arr2, size2, result);

    // 记录函数执行后的时间
    gettimeofday(&end, NULL);

    // 计算函数执行时间（以微秒为单位）
    long seconds = end.tv_sec - start.tv_sec;
    long micro_seconds = end.tv_usec - start.tv_usec;
    double execution_time = seconds + micro_seconds / 1e6;

    // 打印执行时间
    printf("函数执行时间: %f 秒\n", execution_time);

    // 输出合并且有序的数组
    printf("合并且有序的数组: ");
    for (i = 0; i < mergedSize; i++)
        printf("%d ", result[i]);
    printf("\n");

    return 0;
}

主函数里面构建两个人有序数组arr1和arr2,然后重点是使用mergeSortedArrays函数来合并两个数组，然后在合并函数的前后分别调用gettimeofday来计算合并函数的耗时，最后打印出合并函数耗时和合并后的数组结果。非常简单，重点是如下的合并函数mergeSortedArrays的代码实现。

下面我们来看看具体合并实现。函数将2个被合并有序数组首地址和长度传进来，另外传进来一个保存最终合并后数组数据的数组首地址result。

1.函数中第一个while循环中，用size1和size2来记录两个被合并数组的剩余长度。只要两个数组中有一个遍历完了就退出循环。循环里面用分支语句if来逐个去比较两个数组成员，哪个成员的值较小就把他复制到result结果数组里去。

2.第二个while循环主要是看arr1数组中是否还有剩余元素，如果有就逐个复制到结果数组中。

3.第三个while循环主要是看arr2数组中是否还有剩余元素，如果有就逐个复制到结果数组中。

讲完了，很多朋友是不是觉得代码非常精简漂亮，效率很高啊，没问题，非常完美！

好那就运行一下吧，在ubuntu下面使用gcc并且加了-O2优化选型，优化代码，编译运行，结果如下：

可以看到合并函数耗时是0.000002s，也就是2微秒，非常短，不错。

但是看看代码真的没办法优化这个代码了吗？如果我们来结合分支预测来考虑一下呢？

分支预测

我们来看一下整个函数中总共有4处条件判断。我们分别来看看四个分支条件的可预测性分别怎么样？

第一处，也就是最后一个while条件判断，因为大多数情况下条件都会返回true，最后一次返回false，所以这个是可以预测的。

第二处，和第一处是一样的，也是可预测的。

第三处，是if判断，条件式判断两个数组的两个元素大小，这个大概一半是返回true，一半概率返回false，所以是不可预测的。

第四处，有事while条件判断，判断是否有至少有一个数组成员被复制完，这个大多数情况下是返回true的，所以也是可预测的。

总的结果如下表：

优化思路

那么既然第三处的if分支预测是不可预测的我们来否做点什么来优化一下？

我们知道，分支预测的目的是在程序执行时预测分支语句（如if语句、循环中的条件判断等）的走向，以便更好地执行预测分支的代码路径。

分支预测失败率表示在分支语句的预测中，实际执行的路径与预测的路径不一致的比例。高分支预测失败率表示预测不准确，导致程序执行了不必要的分支，从而浪费了处理器的时间。

一个优秀的分支预测器应该能够高效地识别程序中的分支模式，并根据历史执行情况进行准确的预测。如果分支预测准确性良好，那么程序能够更好地利用指令流水线和其他硬件特性，提高执行效率。相反，低分支预测准确性可能导致流水线中的指令冒险（pipeline stalls）和性能下降。

那么既然我们第三处这个if判断既然大半概率是会失败，那么我们是不是就不要用if分支语句来写这个代码，我们可以用位操作来实现这个if else分支代码，避免分支预测失败，从而优化代码效率。

优化代码

下面来看看如何用位操作代码代替ifelse分支功能吧。其它代码都不改，只是改一下合并函数第一个while循环里面代码：

void mergeSortedArrays(int *arr1, int size1, int *arr2, int size2, int *result) {

    // 比较两个数组的元素并将它们合并到结果数组中
    while (size1 > 0 && size2 > 0) {
        int cmp = (*arr1 <= *arr2);
        int min = *arr2 ^ ((*arr2 ^ *arr1) & (-cmp));
        *result++ = min;

        arr1 += cmp;
        size1 -= cmp;
        arr2 += !cmp;
        size2 -= !cmp;

    }

    // 如果arr1中还有剩余元素，将它们复制到结果数组中
    while (size1 > 0) {
        *result++ = *arr1++;
        size1--;
    }

    // 如果arr2中还有剩余元素，将它们复制到结果数组中
    while (size2 > 0) {
        *result++ = *arr2++;
        size2--;
    }

}

重点就是上图红框中的代码，首先用cmp来保存两个数组中元素的大小结果，要门是0，要门是1。接着借用异或(^)这个位操作巧妙拿到两个数中较小得的赋给min变量保存。我们来分析一下如何拿到两个数中较小的数的。

如果arr1小于arr2，那么cmp就是1，-cmp就是-1，-1其实就是补码形式存储，所有位全是1，-cmp与上arr1^arr2,那就是还是arr1^arr2,arr1^arr2其实就是两个数只要哪一位不同都会被置1，相当于不同位掩码。然后这个掩码再异或arr2其实就是将arr2中和arr1不同的位全部逆反。这样arr2是不是就变成arr1一样，所以min其实拿到就是arr1值。

如果arr1大于arr2，那么cmp是0，-cmp也是0,arr2异或0还是arr2。

这段代码最复杂部分就讲完了。

性能对比

下面我们来运行一下优化后代码，同上，还是在ubuntu下面使用gcc并且加了-O2优化选型，优化代码，编译运行，结果如下：

可以看到合并函数耗时是0.000001秒，也就是1微秒，效率提升原来2倍。

需要指出的是，有些编译器自动优化后，效果不一定有提升。

提升这么点时间，有意义吗？真没有意义吗？如果说这个被合并的数组将来数据量非常大，比如说数组长度是1000000，那就是合并时间就可以缩短1秒了，那就非常厉害了。现在机器学习、大数据时代，数据大是很正常的，能缩短数据处理时间是很有价值的。

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