std::vector<float> TESTAGP::MyForm::Base_LNA_1_2_Mer_AGP(
time_t now, bool mode, unsigned short N, float a, float b,
PeanoCurve_2D ^ Curve, PeanoCurve_2D ^ Curve_Minus_PI_Na_Dva,
unsigned short r, float epsilon, unsigned short global_iterations, float c,
float d) {
unsigned short schetchick = 0;

if (N == 1) {
// Кеширование параметров и флагов
const unsigned short r_val = r;
const unsigned short global_iterations_val = global_iterations;
const bool use_mode = mode;
const float initial_length = b - a;
const float epsilon_val = epsilon;

text
// Переменные, специфичные для одномерного случая
std::pair<float, float> start, end;
std::pair<float, float> x_Rmax, y_Rmax;
std::pair<float, float> pred_i_sled_shag;
std::pair<float, float> promejutochnaya_tochka;
float Mmax, m;
float dmax = 0.0f, eta_shtrih = 0.0f;
std::vector<Interval> R, R1;
std::vector<float> Extr;

HINSTANCE load_function = LoadLibrary(L"TEST_FUNC.dll");
typedef float (*sh)(float, time_t);
sh ShekelFunc = (sh)GetProcAddress(load_function, "ShekelFunc");

float best_x = a;
float best_f = ShekelFunc(a, now);

// Инициализация с кешированием
start = std::make_pair(a, best_f);
end = std::make_pair(b, ShekelFunc(b, now));
Interval nachalny_otrezok(start, end, N);
Mmax = nachalny_otrezok.M;
m = r_val * Mmax;
x_Rmax = std::make_pair(start.first, end.first);
y_Rmax = std::make_pair(start.second, end.second);

// Исправление: резервирование без запаса
R.reserve(global_iterations_val);
R.push_back(std::move(nachalny_otrezok));
std::make_heap(R.begin(), R.end(), Compare{});

pred_i_sled_shag = std::make_pair(a, b);

// Основной цикл оптимизирован для работы с кешем
while (true) {
  // Кеширование координат для вычислений
  const float x1 = x_Rmax.first;
  const float x2 = x_Rmax.second;
  const float y1 = y_Rmax.first;
  const float y2 = y_Rmax.second;

  // Вычисление новой точки
  pred_i_sled_shag.first = pred_i_sled_shag.second;
  const float new_point = Shag(m, x1, x2, y1, y2, N, r_val);
  pred_i_sled_shag.second = new_point;
  promejutochnaya_tochka.first = new_point;

  // Кеширование значения функции
  const float new_value = ShekelFunc(new_point, now);
  promejutochnaya_tochka.second = new_value;

  // ВИЗУАЛИЗАЦИЯ С УЧЁТОМ РЕЖИМА
  if (use_mode) {
    chart2->Series[1]->Points->AddXY(new_point, new_value);
  } else {
    chart2->Series[0]->Points->AddXY(new_point, new_value);
  }

  // Обновление лучшей точки
  if (new_value < best_f) {
    best_f = new_value;
    best_x = new_point;
    Extr.push_back(best_f);
  }

  // Кеширование счетчика для частых проверок
  const unsigned short current_counter = schetchick;

  // Проверка на завершение по итерациям
  if (current_counter == global_iterations_val) {
    const Interval& front = R.front();
    const float interval_size = fabsf(front.end.first - front.start.first);

    // ВЫВОД ФИНАЛЬНОЙ ТОЧКИ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ РЕЖИМА
    if (use_mode) {
      chart2->Series[3]->Points->AddXY(best_x, best_f);
    } else {
      chart2->Series[2]->Points->AddXY(best_x, best_f);
    }

    // ВЫВОД ИТЕРАЦИЙ В РАЗНЫЕ ПОЛЯ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ РЕЖИМА
    if (use_mode) {
      textBox8->Text = Convert::ToString(
          current_counter);  // Локальный режим -> textBox8
    } else {
      textBox6->Text =
          Convert::ToString(current_counter);  // Обычный режим -> textBox6
    }

    textBox7->Text = Convert::ToString(interval_size);
    textBox4->Text = Convert::ToString(best_x);

    return Extr;
  }

  // Извлечение интервала с оптимизацией перемещения
  std::pop_heap(R.begin(), R.end(), Compare{});
  Interval promejutochny_otrezok = std::move(R.back());
  R.pop_back();

  // Создание новых интервалов с кешированием точек
  const auto& start_pt = promejutochny_otrezok.start;
  const auto& mid_pt = promejutochnaya_tochka;
  const auto& end_pt = promejutochny_otrezok.end;

  Interval curr(start_pt, mid_pt, N);
  Interval curr1(mid_pt, end_pt, N);

  if (use_mode) {
    // Кеширование длин интервалов
    const float len1 = curr.end.first - curr.start.first;
    const float len2 = curr1.end.first - curr1.start.first;
    float new_dmax = max(len1, len2);

// Параллельный поиск максимальной длины
#pragma omp parallel for reduction(max : new_dmax)
for (int i = 0; i < R.size(); i++) {
const auto& item = R[i];
const float len = item.end.first - item.start.first;
if (len > new_dmax) new_dmax = len;
}
dmax = new_dmax;

text
    // Обработка режима с акцентом на локальность данных
    if (dmax * 10 < 3 * initial_length && current_counter % 3 == 0 ||
        dmax < 0.1f * initial_length) {
      // Кеширование характеристик интервалов
      const float currM = max(curr.M, curr1.M);

      if (currM > Mmax || best_f == new_value) {
        Mmax = currM;
        m = r_val * Mmax;
      }

      const float global_coeff = (r_val - 1) * Mmax * (1.0f / dmax);

      const float progress = 1.0f - dmax / (0.3f * initial_length);
      const float alpha = 1.0f + progress * progress;
      const float betta = 2.0f - alpha;

      curr.ChangeCharacteristic(
          alpha * curr.M + betta * global_coeff * len1, N);
      curr1.ChangeCharacteristic(
          alpha * curr1.M + betta * global_coeff * len2, N);

// Параллельная обработка вектора
#pragma omp parallel for
for (int i = 0; i < R.size(); i++) {
auto& item = R[i];
const float len_item = item.end.first - item.start.first;

text
        item.ChangeCharacteristic(
            alpha * item.M + betta * global_coeff * len_item,
            N);  // Исправление: вызов функции
      }
      std::make_heap(R.begin(), R.end(), Compare{});
    } else {
      // Обработка нережимного случая
      const float currM = max(curr.M, curr1.M);

      if (currM < Mmax && best_f != new_value) {
        curr.ChangeCharacteristic(m, N);
        curr1.ChangeCharacteristic(m, N);
      } else {
        Mmax = currM;
        m = r_val * Mmax;
        curr.ChangeCharacteristic(m, N);
        curr1.ChangeCharacteristic(m, N);

// Параллельное обновление характеристик
#pragma omp parallel for
for (int i = 0; i < R.size(); i++) {
R[i].ChangeCharacteristic(m, N); // Исправление: вызов функции
}
std::make_heap(R.begin(), R.end(), Compare{});
}
}
} else {
// Обработка нережимного случая
const float currM = max(curr.M, curr1.M);

text
    if (currM < Mmax && best_f != new_value) {
      curr.ChangeCharacteristic(m, N);
      curr1.ChangeCharacteristic(m, N);
    } else {
      Mmax = currM;
      m = r_val * Mmax;
      curr.ChangeCharacteristic(m, N);
      curr1.ChangeCharacteristic(m, N);

// Параллельное обновление характеристик
#pragma omp parallel for
for (int i = 0; i < R.size(); i++) {
R[i].ChangeCharacteristic(m, N); // Исправление: вызов функции
}
std::make_heap(R.begin(), R.end(), Compare{});
}
}

text
  // Добавление новых интервалов
  R.push_back(std::move(curr));
  std::push_heap(R.begin(), R.end(), Compare{});

  R.push_back(std::move(curr1));
  std::push_heap(R.begin(), R.end(), Compare{});

  // Кеширование топ-элемента
  const Interval& top = R.front();
  const float interval_length = fabsf(top.end.first - top.start.first);

  // Проверка условия останова
  if (interval_length < epsilon_val) {
    // ВЫВОД ФИНАЛЬНОЙ ТОЧКИ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ РЕЖИМА
    if (use_mode) {
      chart2->Series[3]->Points->AddXY(best_x, best_f);
    } else {
      chart2->Series[2]->Points->AddXY(best_x, best_f);
    }

    // ВЫВОД ИТЕРАЦИЙ В РАЗНЫЕ ПОЛЯ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ РЕЖИМА
    if (use_mode) {
      textBox8->Text = Convert::ToString(
          current_counter);  // Локальный режим -> textBox8
    } else {
      textBox6->Text =
          Convert::ToString(current_counter);  // Обычный режим -> textBox6
    }

    textBox7->Text = Convert::ToString(interval_length);
    textBox4->Text = Convert::ToString(best_x);

    return Extr;
  }

  // Обновление границ для следующей итерации
  x_Rmax = {top.start.first, top.end.first};
  y_Rmax = {top.start.second, top.end.second};
  schetchick++;
}

} моя одномерная ветка одномерного алгоритма глобального поиска - она уже довольно хорошо оптимизирована и сам алгоритм верен, сам алгоритм оптимизирован, но возможно добавить микрооптимизации в сам код (реализацию алгоритма а не сам алгоритм) по скорости - добавь микрооптимизации для максимальной скорости, например где-то возможно улучшить кеширование (хотя избегай некоторых схем кеширования, которые могли бы сработать в нативном коде) - потому что этот код в управляемом коде, вызов DLL библиотек также оптимизирован, возможно можно оптимизировать UI - вывод самих точек, код в c++/cll проекте WinForms NetFramework (не просто Net проект а именно устаревший формат). Возможно можно где-то добавить ещё параллелизма, вектор интервалов и правда может быть довольно большим (вплоть до нескольких тысяч элементов), не думай про вызываемые в этом коде мои функции - они быстрые и инлайнятся. Ты можешь активно использовать диррективы из OpenMP там где это оправдано, имей также ввиду что несмотря на большой размер очередей сама программа выполняется быстро - несколько секунд (не больше 4-5) в худшем случае, доли секунд (сотые возможно даже тысячные доли в лучшем случае) - так что все вычисления выполняются на процессоре - так что кеширование действительно имеет смысл - НО КЕШИРОВАТЬ ЗНАЧЕНИЯ ФУНКЦИИ ДУМАЯ ЧТО ОНИ МОГУТ ПОВТОРНО ИСПОЛЬЗОВАТЬСЯ В СЛЕДУЮЩИХ ИТЕРАЦИЯХ НЕЛЬЗЯ - КАЖДУЮ ИТЕРАЦИЮ ФУНКЦИЯ ПЕРЕСЧИТЫВАЕТСЯ В НОВОЙ ТОЧКЕ - ОНИ МОГУТ БЫТЬ ОТНОСИТЕЛЬНО БЛИЗКИ НО НИКОГДА НЕ СОВПАДУТ, также имей ввиду что я использую компилятор MSVC