既然我们谈论的是最大化 IP 地址解析的吞吐量，我建议使用矢量化解决方案。
这里是 x86 特定的快速解决方案（需要 SSE4.1，或者至少 SSSE3 较差）：
__m128i shuffleTable[65536]; //can be reduced 256x times, see @IwillnotexistIdonotexist
UINT32 MyGetIP(const char *str) {
__m128i input = _mm_lddqu_si128((const __m128i*)str); //"192.167.1.3"
input = _mm_sub_epi8(input, _mm_set1_epi8('0')); //1 9 2 254 1 6 7 254 1 254 3 208 245 0 8 40
__m128i cmp = input; //...X...X.X.XX... (signs)
UINT32 mask = _mm_movemask_epi8(cmp); //6792 - magic index
__m128i shuf = shuffleTable[mask]; //10 -1 -1 -1 8 -1 -1 -1 6 5 4 -1 2 1 0 -1
__m128i arr = _mm_shuffle_epi8(input, shuf); //3 0 0 0 | 1 0 0 0 | 7 6 1 0 | 2 9 1 0
__m128i coeffs = _mm_set_epi8(0, 100, 10, 1, 0, 100, 10, 1, 0, 100, 10, 1, 0, 100, 10, 1);
__m128i prod = _mm_maddubs_epi16(coeffs, arr); //3 0 | 1 0 | 67 100 | 92 100
prod = _mm_hadd_epi16(prod, prod); //3 | 1 | 167 | 192 | ? | ? | ? | ?
__m128i imm = _mm_set_epi8(-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 6, 4, 2, 0);
prod = _mm_shuffle_epi8(prod, imm); //3 1 167 192 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
return _mm_extract_epi32(prod, 0);
// return (UINT32(_mm_extract_epi16(prod, 1)) << 16) + UINT32(_mm_extract_epi16(prod, 0)); //no SSE 4.1
}
这是shuffleTable 所需的预先计算：
void MyInit() {
memset(shuffleTable, -1, sizeof(shuffleTable));
int len[4];
for (len[0] = 1; len[0] <= 3; len[0]++)
for (len[1] = 1; len[1] <= 3; len[1]++)
for (len[2] = 1; len[2] <= 3; len[2]++)
for (len[3] = 1; len[3] <= 3; len[3]++) {
int slen = len[0] + len[1] + len[2] + len[3] + 4;
int rem = 16 - slen;
for (int rmask = 0; rmask < 1<<rem; rmask++) {
// { int rmask = (1<<rem)-1; //note: only maximal rmask is possible if strings are zero-padded
int mask = 0;
char shuf[16] = {-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1};
int pos = 0;
for (int i = 0; i < 4; i++) {
for (int j = 0; j < len[i]; j++) {
shuf[(3-i) * 4 + (len[i]-1-j)] = pos;
pos++;
}
mask ^= (1<<pos);
pos++;
}
mask ^= (rmask<<slen);
_mm_store_si128(&shuffleTable[mask], _mm_loadu_si128((__m128i*)shuf));
}
}
}
带有测试的完整代码是可用的here。在 Ivy Bridge 处理器上打印：
C0A70103
Time = 0.406 (1556701184)
Time = 3.133 (1556701184)
这意味着建议的解决方案在吞吐量方面比 OP 的代码快 7.8 倍。它每秒处理 3.36 亿个地址（单核 3.4 Ghz）。
现在我将尝试解释它是如何工作的。请注意，在列表的每一行上，您都可以看到刚刚计算的值的内容。所有数组都以小端顺序打印（尽管set 内部函数使用大端）。
首先，我们通过lddqu指令从未对齐的地址加载16个字节。请注意，在 64 位模式下，内存是由 16 字节块分配的，因此这会自动运行良好。在 32 位上，理论上它可能会导致超出范围访问的问题。虽然我不相信它真的可以。无论结束后字节中的值如何，后续代码都将正常工作。无论如何，您最好确保每个 IP 地址至少占用 16 个字节的存储空间。
然后我们从所有字符中减去“0”。在那之后 '。'变成-2，零变成-48，所有数字都保持非负数。现在我们用_mm_movemask_epi8对所有字节的符号进行位掩码。
根据此掩码的值，我们从查找表shuffleTable 中获取一个重要的 16 字节混洗掩码。该表非常大：总共 1Mb。预先计算需要相当长的时间。但是，它不会占用 CPU 缓存中的宝贵空间，因为该表中只有 81 个元素真正被使用。这是因为 IP 地址的每一部分都可以是一位、两位、三位长 => 因此总共有 81 个变体。
请注意，字符串末尾之后的随机无用字节原则上可能会导致查找表中的内存占用增加。
编辑：你可以在 cmets 中找到一个由@IwillnotexistIdonotexist 修改的版本，它使用的查找表只有 4Kb 大小（不过速度有点慢）。
巧妙的 _mm_shuffle_epi8 内在函数允许我们使用我们的 shuffle 掩码重新排序字节。因此 XMM 寄存器包含四个 4 字节的块，每个块都包含小端顺序的数字。我们通过_mm_maddubs_epi16 后跟_mm_hadd_epi16 将每个块转换为16 位数字。然后我们对寄存器的字节进行重新排序，这样整个IP地址就占据了低4个字节。
最后，我们将 XMM 寄存器的低 4 字节提取到 GP 寄存器。它是使用 SSE4.1 内在函数 (_mm_extract_epi32) 完成的。如果没有，用_mm_extract_epi16替换成其他行，但运行会慢一些。
最后，这里是生成的程序集（MSVC2013），这样你就可以检查你的编译器没有生成任何可疑的东西：
lddqu xmm1, XMMWORD PTR [rcx]
psubb xmm1, xmm6
pmovmskb ecx, xmm1
mov ecx, ecx //useless, see @PeterCordes and @IwillnotexistIdonotexist
add rcx, rcx //can be removed, see @EvgenyKluev
pshufb xmm1, XMMWORD PTR [r13+rcx*8]
movdqa xmm0, xmm8
pmaddubsw xmm0, xmm1
phaddw xmm0, xmm0
pshufb xmm0, xmm7
pextrd eax, xmm0, 0
附：如果您还在阅读，请务必查看 cmets =)