2 repositorios
Micro-optimizations and coding patterns used to increase the execution speed of a program.
Distinct from Efficiency Optimization Techniques: The candidates are for writing efficiency, AI model performance, or interview prep; none cover general C++ runtime micro-optimizations like pre-increment operators.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching software engineering & architecture · Runtime Execution Efficiency. Refine with filters or upvote what's useful.
LearningNotes es una base de conocimientos técnicos y guía de estudio de ingeniería centrada en los internos del framework de Android, la arquitectura del sistema y la optimización del rendimiento móvil. Sirve como referencia para analizar la secuencia de arranque de Android, el arranque de procesos y la inicialización de servicios del sistema. El proyecto proporciona guías detalladas sobre el rendimiento móvil, incluyendo estrategias para reducir las huellas de memoria, identificar fugas de memoria y optimizar la decodificación de imágenes. Además, cubre la comunicación entre procesos de Android utilizando AIDL y el controlador del kernel Binder, así como manuales de arquitectura de software para desacoplar la lógica de negocio de las interfaces de usuario a través de patrones como MVVM y MVP. Más allá del desarrollo móvil, el repositorio incluye una base de conocimientos de ciencias de la computación para la preparación de entrevistas técnicas, cubriendo estructuras de datos, algoritmos y conceptos de sistemas operativos. También cuenta con una referencia práctica para el control de versiones de Git, detallando la gestión de repositorios, sincronización y flujos de trabajo de ramificación.
Provides coding patterns to increase runtime efficiency by reducing temporary object creation.
This project is a curated collection of guidelines and technical resources designed to improve C++ code safety, maintainability, and performance. It provides a comprehensive set of coding standards and best practices for establishing consistent naming, formatting, and structural patterns across C++ codebases. The guide offers specific technical advice on performance optimization, including methods for minimizing object copying, optimizing memory allocation, and reducing compilation cycles. It also provides a directory of tooling recommendations for implementing static analysis, fuzz testing,
Suggests increasing execution speed through pre-increment operators and avoiding expensive internal exception processing.