模数（浮动）与分支
Modulus (Float) vs Branch
给定 2 个做同样事情的表达式 ([-3.14, 3.14] -> [0, 6.28])：
a > 0? a : a + 6.28
或
fmod(a + 6.28, 6.28)
两者在性能上是否存在普遍差异？
编辑：
假设这样的表达式被多次调用（这样性能是相关的）并且输入 a 每次都不同。 （为了让问题更直接地回答）。
// Tertiary
t = a > 0? a : a + 6.28
// vs fmod
m = fmod(a + 6.28, 6.28)
Is there a general difference between the two in performance?
当然，分析是最好的 ，但作为一般指南，请考虑优化潜力。
编译器通常会优化 a 类型的整个范围，而不是 [-3.14, 3.14]。 t，一个简单的计算，很容易优化。
此外，根据 FLT_EVAL_METHOD，在 C 中，m 计算被强制进入 double 并且肯定是函数调用。更多的限制意味着更少的优化可能性。 t 可能会使用最佳 FP 宽度。
推荐 a > 0 ? a : a + 6.28作为一般首选方法。
Given 2 expressions that do the same thing
但他们不在域[-3.14, 3.14]
上做同样的事情
所有 double 中的大约 1/4 在 [0...1.0] 范围内。 m 使用 a + 6.28 将至少损失 3 到 all 位精度。优势：t.
范围不同：
t的范围是[0, 6.28]
m的取值范围是[0, 6.28)，不是[0, 6.28]
考虑更高的目标
很明显，代码正在尝试缩减三角函数范围。要做到这一点比基本正弦更难。余弦、正切计算本身。请参阅 大参数的参数减少：
好到最后.
如果代码以度而不是弧度开头，请首先考虑 以度为单位的范围缩减。
大图
根据 a 的派生方式或 t、m 的使用方式，甚至可能有更好的性能想法。因此，如果性能确实是一个问题，则需要周围的代码，否则我们会错误地进行微优化。
给定 2 个做同样事情的表达式 ([-3.14, 3.14] -> [0, 6.28])：
a > 0? a : a + 6.28
或
fmod(a + 6.28, 6.28)
两者在性能上是否存在普遍差异？
编辑：
假设这样的表达式被多次调用（这样性能是相关的）并且输入 a 每次都不同。 （为了让问题更直接地回答）。
// Tertiary
t = a > 0? a : a + 6.28
// vs fmod
m = fmod(a + 6.28, 6.28)
Is there a general difference between the two in performance?
当然，分析是最好的
编译器通常会优化 a 类型的整个范围，而不是 [-3.14, 3.14]。 t，一个简单的计算，很容易优化。
此外，根据 FLT_EVAL_METHOD，在 C 中，m 计算被强制进入 double 并且肯定是函数调用。更多的限制意味着更少的优化可能性。 t 可能会使用最佳 FP 宽度。
推荐 a > 0 ? a : a + 6.28作为一般首选方法。
Given 2 expressions that do the same thing
但他们不在域[-3.14, 3.14]
所有 double 中的大约 1/4 在 [0...1.0] 范围内。 m 使用 a + 6.28 将至少损失 3 到 all 位精度。优势：t.
范围不同：
t的范围是[0, 6.28]
m的取值范围是[0, 6.28)，不是[0, 6.28]
考虑更高的目标
很明显，代码正在尝试缩减三角函数范围。要做到这一点比基本正弦更难。余弦、正切计算本身。请参阅 大参数的参数减少： 好到最后.
如果代码以度而不是弧度开头，请首先考虑
大图
根据 a 的派生方式或 t、m 的使用方式，甚至可能有更好的性能想法。因此，如果性能确实是一个问题，则需要周围的代码，否则我们会错误地进行微优化。