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lea指令用作运算

比如你用local在栈上定义了一个局部变量LocalVar,你知道实际的指令是什么么?一般都差不多像下面的样子: push ebp mov esp, ebp sub esp, 4 现在栈上就有了4各字节的空间,这就是你的局部变量。 接下来,你执行mov LocalVar, 4,那么实际的指令又是什么?是这样: mov dword ptr [ebp-4], 4 于是,这个局部变量的“地址”就是ebp-4——显然,它不是一个固定的地址。现在需要将它的“地址”作为参数传给某个函数,你这样写: invoke/call SomeFunc, addr LocalVar 实际生成的指令是: lea eax, [ebp-4] push eax call SomeFunc 当然,你也可以写成: mov eax, ebp sub eax, 4 push eax call SomeFunc 看到了,这里多了一条指令。这就是lea的好处。于是,lea又多了一个非常美妙的用途:作简单的算术计算,特别是有了32位指令的增强寻址方式,更是“如虎添翼”: 比如你要算EAX*4+EBX+3,结果放入EDX,怎么办? mov edx, eax shl edx, 2 add edx, ebx add edx, 3 现在用lea一条指令搞定: lea edx, [ebx+eax*4+3] lea的英文解释是: Load Effective Address.(加入有效地址,开始迷惑效地址是什么???既然是有效地址与mov ax , [address] 又有什么不同呢?其实他们都是等效的。 后来知道实际上是一个偏移量可以是立即数,也可以是经过四则运算的结果,更省空间,更有效率)

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突破传统OJ瓶颈 - "判题姬"接入云函数

目前随着在线编程在各行各业中的应用逐渐变多起来,传统的OJ也焕发了新的生机,无论是学校、个人还是某些企业,都逐渐的开始使用OJ,传统的OJ可能只是测评,为ACM备战,但是随着时代的发展,OJ已经真正的成为了测评工具,其作用不再局限为ACM备战,还有老师检测学生能努力,学生入学考试,能力评测(例如ZJU的PAT),找工作刷题和面试(例如牛客)等,而目前OJ的开源框架也越来越多,但是很多OJ都是基于HUSTOJ进行定制或者二次开发。但是无论是什么方法,在过去,OJ的众多问题中,有一个就是:性能问题。说实话,我也在一些OJ群里,我经常会看到有人问:1核1G的机器,可以同时判多少题目?可以有多少人同时用?如果比赛,大约有多少人需要多高性能的机器?那么"判题姬"是否只能存在传统的宿主机中,能否也焕发一下新的生命力?那就是和现有的云函数进行结合?

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