概述

C 中数组是一种将标量型数据聚集成更大数据类型的方式。C用来实现数组的方式非常简单，因此很容易翻译成机器代码。C的一个不同寻常的特点是可以对数组中的元素产生指针，并对这些指针进行运算。这些运算会在汇编代码中翻译成地址计算。

优化编译器非常善于简化数组索引所使用的地址计算，弊端是使得 C 代码和它到机器代码的翻译之间的对应关系很难理解。

3.8.1 基本原则

对于数据类型 $T$ 和 整常数 $N$，声明：

T A[N];

有两个效果：

首先，它在存储器中分配了 $L\ast N$ 字节的连续区域，此处的 $L$ 是数据类型 $T$ 的大小（单位为字节）。我们用 $x_A$ 来表示起始位置。

其次，它引入了标识符 $A$，$A$ 可以用来作为指向数组开头的指针。这个指针的值就是 $x_A$。

可以用 0 ~ $N-1$ 之间的整数索引来访问数组元素。数组元素 $i$ 的存放地址为 $x_A+L\ast i$。

举例说明：

char A[12];
char *B[8];
double C[6];
double *D[5];

这些声明会产生带下列参数的数组：

数组 $A$ 由 12 个单字节（char）元素组成。数组 $C$ 由 6 个双精度浮点值组成，每个值需要 8 个字节。$B$ 和 $D$ 都是指针数组，因此每个数组元素都是 4 个字节。

IA32 的存储器引用指令被设计用来简化数组访问。例如，假设 $E$ 是一个整数数组，而想计算 $E[i]$，在此，$E$ 的地址存放在寄存器 %edx 中，而 $i$ 存放在寄存器 %ecx 中。然后，指令

movl (%edx, %ecx, 4), %eax

会执行地址计算 $x_E+4i$，在该存储器位置执行读操作，并将结果存放在寄存器 %eax 中。提示：伸缩因子1、2、4、和 8 适用于基本数据类型的大小。

3.8.2 指针运算

C允许对指针进行运算，而计算出来的值会根据该指针引用的数据类型的大小进行调整。即，如果 $p$ 是一个指向类型 $T$ 的数据的指针， $p$ 的值为 $x_p$，表达式 $p+i$ 的值为 $x_p+L\ast i$，这里 $L$ 是数据类型 $T$ 的大小。

单操作数的操作符 & 和 * 可以产生指针和间接引用指针。即，对于一个表示某个对象的表达式Expr，&Expr 表示一个地址。对于表示一个地址的表达式 Addr-Expr，*Addr-Expr 表示该地址中的值。因此，表达式 Expr 与 *&Expr 是等价的。可以对数组和指针应用数组下标操作，如数组引用 $A[i]$ 与表达式 $\ast (A+i)$ 是一样的。它计算第 $i$ 个数组元素的地址，然后访问这个存储器位置。

扩充一下前面的例子，假设整数数组 E 的起始地址和整数索引 $i$ 分别存放在寄存器 %edx 和 %ecx 中。下面是一些与 E 有关的表达式以及每个表达式的汇编代码实现，结果存放在寄存器 %eax 中。

表达式	类型	值	汇编代码
$E$	int *	$x_E$	movl %edx, %eax
$E[0$]	int	$M[x_E]$	movl (%edx), %eax
$E[i]$	int	$M[x_E+4i]$	movl (%edx, %ecx, 4), %eax
&$E[2]$	int *	$x_E+8$	leal 8(%edx), %eax
$E+i-1$	int *	$x_E+4i-4$	leal -4(%edx, %ecx, 4), %eax
*(&$E[i]+i)$	int	$M[x_E+4i+4i]$	movl (%edx, %ecx), %eax
&$E[i]-E$	int	$i$	movl %ecx, %eax

这些例子中，leal 指令用来产生地址，而 movl 用来引用存储器（除了第一种情况是拷贝一个地址）。最后一个例子表明可以计算同一个数组结构中的两个指针之差，结果值是除以数据类型大小后的值。

3.8.3 数组与循环

循环代码内，对数组的引用通常有非常规则的模式，优化编译器会使用这些模式。

例如，下面（a) 中的函数 decimal5，计算的是一个由 5 个十进制数字表示的整数。在把这个函数转换成汇编代码的过程中，编译器产生的代码类似于 b 中的 C 函数 decimal5_opt。

//(a) 原始C代码
int decimal5(int *x)
{int i;int val = 0;for (i = 0; i < 5; i++)val = (10 * val) + x[i];return val;
}

//(b) 等价的指针代码
int decimal5_opt(int *x)
{int val = 0;int *xend = x + 4;do {val = (10 * val) + *x;x++;} while (x <= xend);return val;
}

首先，它不会使用循环变量 $i$，而是用指针运算来依次遍历数组元素。它计算出最后一个数组元素的地址，并且把与这个地址的比较作为循环测试。最后，它能使用do-while 循环，因为至少要执行一次循环体。

（c） 中的代码给出了一个进一步的优化，以避免使用整数乘法指令。特别地，它使用 leal（第5行）来计算 $5\ast val$ 作为 $val+4\ast val$。然后，用伸缩因子值为 2 的 leal （第7行）使之扩展为 $10\ast val$。

为什么要避免使用整数乘法？

在较老的 IA32 处理器模型中，整数乘法指令要花费 30 个时钟周期，所以编译器要尽可能地避免使用它。而在大多数新近的处理器模型中，乘法指令只需要 3 个时钟周期，所以不一定会进行这样的优化了。

3.8.4 嵌套数组

即使是创建数组的数组时，数组分配和引用的通用原则也是有效的。

例如，声明

int A[4][3];

等价于声明

typedef int row3_t[3];
row3_t A[4];

数据类型 row3_t 被定义成一个三个整数的数组。数组 A 包含有四个这样的元素，每个都需要 12 个字节来存放三个整数。所以，总的数组大小为 4 * 4 * 3 = 48 字节。

数组 A 还可以看成是一个 4 行 3 列的二维数组，从 A[0][0] 到 A[3][2]。数组元素在存储器中是按照 “行优先” 的顺序排列的，这就意味着先是行 0 的所有元素，后面是行 1 的所有元素，依此类推。

这种排序方法是嵌套声明的结果。将 A 看成一个四元素数组，每个元素又是一个三个 int 的数组，先有 A[0]（也就是行0），后面是 A[1]，依此类推。

要访问多维数组中的元素，编译器产生的代码要计算待访问元素的偏移，然后再用 movl 指令，以数组的起始作为基地址，偏移（可能需要乘以伸缩因子）作为索引。通常，对一个声明如下的数组：

T D[R][C]；

数组元素 D[i][j] 是位于存储器地址 $x_D+L(C\ast i+j)$ 的，这里 $L$ 是用字节表示的数据类型 $T$ 的大小。

如下例子，考虑前面定义的 $4\times 3$ 的整数数组。假设寄存器 %eax 包含 $x_A$，%edx 保存着 $i$，而 %ecx 保存着 $j$。然后，下面的代码将拷贝数组元素 $A[i][j]$ 到寄存器 %eax：

3.8.4 固定大小的数组

对固定大小的多维数组进行操作的代码，C编译器能够进行多种优化。

例如，假设将数据类型 fix_matrix 声明为 $16\times 16$ 的整数数组：

#define N 16
typedef int fix_matrix[N][N];

如下的 （a) 中的代码计算矩阵 A 和 B 的乘积的元素 $i$ 、$k$。C编译器产生的代码类似于 （b）中所示的那样，这段代码包含很多聪明的优化。

//(a) 原始的C代码
#define N 16
typedef int fix_matrix[N][N];/* Compute i,k of fixed matrix product */
int fix_prod_ele(fix_matrix A, fix_matrix B, int i, int k)
{int j;int result = 0;for (j = 0; j < N; j++)result += A[i][j] * B[j][k];return result;
}

//(b) 优化过的C代码
/* Compute i,k of fixed matrix product */
int fix_prod_ele_opt(fix_matrix A, fix_matrix B, int i, int k)
{int *Aptr = &A[i][0];int *Bptr = &B[0][k];int cnt = N - 1;int result = 0;do {result += (*Aptr) * (*Bptr);Aptr += 1;Bptr += N;cnt--;} while (cnt >= 0)return result;
}

编译器认出循环会依次访问数组 A 的元素 A[i][0]，A[i][1]，…，A[i][15]。这些元素占据的是存储器中从数组元素 A[i][0] 的地址开始的相邻的位置。因此，程序可以用指针变量 Aptr 来访问这些连续的位置。

循环会依次访问数组B 的元素 B[0][k]，B[1][k]，…，B[15][k]。这些元素占据的是存储器中从数组元素 B[0][k] 的地址开始的位置，分别相距 64 个字节。因此，程序可以用指针变量 Bptr 来访问这些连续的位置。在 C 中，这个指针会增加 16，尽管实际上真实的指针会增加 4 * 16 = 64。最后，代码可以用一个简单的计数器来记录循环的次数。

给出了 fix_prod_ele_opt 的 C 代码，来说明 C 编译器产生汇编时所使用的优化。如下是这个循环的实际的汇编代码：

注意，上面的汇编代码中，所有的指针增加量均乘以伸缩因子值4。

3.8.5 动态分配的数组

C只支持大小在编译时就能知道的多维数组（第一维可能有些例外）。在许多应用程序中，需要代码能够对动态分配的任意大小的数组进行操作。为此，必须显式地写出从多维数组到一维数组的映射。可以将数据类型 var_matrix 简单地定义为 int *：

typedef int *var_matrix;

用 Unix 的库函数 calloc 来为一个 $n\times n$ 的整数数组分配和初始化存储：

var_matrix new_var_matrix(int n)
{return (var_matrix)calloc(sizeof(int), n * n);
}

calloc 函数有两个参数：每个数组元素的大小和所需数组元素的数目。它试着为整个数组分配空间。如果成功，会将整个存储器区域初始化为0，并返回指向第一个字节的指针。如果没有足够的可用空间，它就返回空（null）。

C、C++ 和 Java 中的动态存储器分配和释放

在 C 中，堆（一个可以用来存放数据结构的存储器池）中的存储分配是用的库函数 malloc 或 calloc。它们的效果类似于 C++ 和 Java 中的 new 操作。C 和 C++ 都要求程序显式地用 free 函数来释放已分配的空间。在 Java 中，释放是由运行时系统通过一个称为 garbage collection（垃圾回收）的进程自动完成的。

然后，用行优先顺序的数组下标计算方法确定矩阵元素 $i$、$j$ 的位置 $i\ast n+j$：

int var_ele(var_matrix A, int i, int j, int n)
{return A[(i * n) + j];
}

翻译成汇编代码是这样的：

这段代码与用来计算固定大小数组的下标的代码相比，看到动态版本更加复杂。它必须用一条乘法指令来将 $i$ 增大 $n$ 倍，而不是用一组移位和加法指令。在现代处理器中，这种乘法并不会带来严重的性能损失。

在许多情况中，编译器可以使用相同于已描述的固定大小数组的优化原则，来简化大小可变数组的下标计算。

如下（a) 给出的 C 代码，计算的是两个大小可变矩阵 A 和 B 的乘积的元素 $i$、$k$。

在（b) 中，给出了一个优化过的版本，它是根据编译原始版本产生的汇编代码逆向生成的。编译器可以利用由循环结构产生的顺序访问模式，消除整数乘法 $i\ast n$ 和 $j\ast n$。在这种情况中，编译器不会产生指针变量Bptr，而是创建一个称为 nTjPk（表示 “ $n$ 乘以 $j$ 加上 $k$”）的整数变量，因为相对于原始代码，它的值等于 $n\ast j+k$。最开始时，$nTjPk$ 等于 $k$，每次循环时都增加 $n$。

//(a)原始C代码
typedef int *var_matrix;/* Compute i,k of variable matrix product */
int var_prod_ele(var_matrix A, var_matrix B, int i, int k, int n)
{int j;int result = 0;for (j = 0; j < n; j++)result += A[i * n + j] * B[j * n + k];return result;
}

//(b)优化过的C代码
/* Compute i,k of variable matrix product */
int var_prod_ele_opt(var_matrix A, var_matrix B, int i, int k, int n)
{int *Aptr = &A[i * n];int nTjPk = n;int cnt = n;int result = 0;if (n <= 0)return result;do {result += (*Aptr) * B[nTjPk];Aptr += 1;nTjPk += n;cnt--;} while (cnt):return result;
}

编译器为循环产生代码，其中寄存器 %edx 保存 cnt，%ebx 保存 Aptr，%ecx 保存 nTjPk，而 %esi
保存结果。这段代码如下：

注意，每次循环时，变量 B 和 $n$ 都必须从存储器中读出。这是一个寄存器溢出（register spilling） 的例子。没有足够的寄存器来保存所有需要的临时数据，因此编译器必须将某些局部变量放在存储器中。此时，编译器会选择溢出变量 B 和 $n$ ，因为它们只用读一次——在循环里，它们的值不变。寄存器溢出是 IA32 一个很常见的问题，因为处理器的寄存器数量太少了。