只需在您的IDE中逐步检查机器代码，您就会看到为什么它更快(如果它更快的话)。它省去了很多手把手的环节。很有可能你的Cxx也会被告知不要使用，在这种情况下，它应该是相同的。

编译器优化被高估了，就像几乎所有关于语言速度的看法一样。

优化生成的代码只会对热点代码产生影响，也就是说，没有函数调用(显式或隐式)的紧凑算法。在其他地方，收效甚微。

撇开诸如热点优化、预编译元算法和各种形式的并行等高级优化技术不提，语言的基本速度与支持通常在内部循环中指定的操作所需的隐含的幕后复杂性密切相关。

也许最明显的方法是对间接内存引用进行有效性检查——比如检查指针是否为空，检查索引是否符合数组边界。大多数高级语言隐式地执行这些检查，但C不这样做。然而，这并不一定是这些其他语言的基本限制——一个足够聪明的编译器可能能够通过某种形式的循环不变代码运动，从算法的内部循环中删除这些检查。

C语言(在类似程度上与c++密切相关)更基本的优势是严重依赖基于堆栈的内存分配，这本质上是快速的分配、回收和访问。在C(和c++)中，主调用堆栈可用于分配原语、数组和聚合(结构/类)。

虽然C语言确实提供了动态分配任意大小和生命周期的内存的能力(使用所谓的“堆”)，但默认情况下是避免这样做的(而是使用堆栈)。

诱人的是，有时可以在其他编程语言的运行时环境中复制C内存分配策略。asm.js已经证明了这一点，它允许用C或c++编写的代码被翻译成JavaScript的子集，并以接近本机的速度安全地运行在web浏览器环境中。

As somewhat of an aside, another area where C and C++ outshine most other languages for speed is the ability to seamlessly integrate with native machine instruction sets. A notable example of this is the (compiler and platform dependent) availability of SIMD intrinsics which support the construction of custom algorithms that take advantage of the now nearly ubiquitous parallel processing hardware -- while still utilizing the data allocation abstractions provided by the language (lower-level register allocation is managed by the compiler).

这是自动和手动的区别，高级语言是抽象的，因此是自动化的。C/ c++是人工控制和处理的，甚至错误检查代码有时也是人工劳动。

C和c++也是编译语言，这意味着没有任何一种语言可以在任何地方运行，这些语言必须针对您使用的硬件进行微调，从而增加了额外的隐患。尽管现在C/ c++编译器在所有平台上变得越来越普遍，这有点令人不安。您可以在平台之间进行交叉编译。这仍然不是一个到处运行的情况，你基本上是在指示编译器a针对编译器B编译相同的代码，不同的架构。

归根结底，C语言并不意味着容易理解或推理，这也是为什么它们被称为系统语言。他们出现在所有高层次抽象的废话之前。这也是为什么它们不用于前端web编程。他们只是不适合这项任务，他们的意思是解决传统语言工具无法解决的复杂问题。

这就是为什么你会得到一些疯狂的东西(微架构、驱动程序、量子物理、AAA游戏、操作系统)，这些东西C和c++非常适合。速度和数据处理是主要领域。

c++的平均速度更快(就像它最初一样，主要是C的超集，尽管有一些不同)。然而，对于特定的基准测试，通常有另一种更快的语言。

https://benchmarksgame-team.pages.debian.net/benchmarksgame/

fannjuch-redux是Scala中最快的

n-body和fasta在Ada中更快。

频谱范数在Fortran中是最快的。

反补、mandelbrot和pidigits在ATS中最快。

regex-dna是JavaScript中最快的。

chameneau -redux最快的是Java 7。

Haskell的螺纹环速度最快。

其余的基准测试在C或c++中是最快的。

在过去，只有两种类型的语言:编译型和解释型。

编译语言利用“编译器”读取语言语法并将其转换为相同的汇编语言代码，这可以直接在CPU上进行。解释型语言使用了几种不同的方案，但从本质上讲，语言语法被转换成一种中间形式，然后在“解释器”(用于执行代码的环境)中运行。

因此，在某种意义上，在代码和机器之间存在另一个“层”——解释器。而且，在计算机中，越多就意味着使用更多的资源。翻译速度较慢，因为他们必须执行更多的操作。

More recently, we've seen more hybrid languages like Java, that employ both a compiler and an interpreter to make them work. It's complicated, but a JVM is faster, more sophisticated and way more optimized than the old interpreters, so it stands a much better change of performing (over time) closer to just straight compiled code. Of course, the newer compilers also have more fancy optimizing tricks so they tend to generate way better code than they used to as well. But most optimizations, most often (although not always) make some type of trade-off such that they are not always faster in all circumstances. Like everything else, nothing comes for free, so the optimizers must get their boast from somewhere (although often times it using compile-time CPU to save runtime CPU).

Getting back to C, it is a simple language, that can be compiled into fairly optimized assembly and then run directly on the target machine. In C, if you increment an integer, it's more than likely that it is only one assembler step in the CPU, in Java however, it could end up being a lot more than that (and could include a bit of garbage collection as well :-) C offers you an abstraction that is way closer to the machine (assembler is the closest), but you end up having to do way more work to get it going and it is not as protected, easy to use or error friendly. Most other languages give you a higher abstraction and take care of more of the underlying details for you, but in exchange for their advanced functionality they require more resources to run. As you generalize some solutions, you have to handle a broader range of computing, which often requires more resources.

保罗。

实际上，在某些应用程序(数字)中，甚至C也可以被击败，我指的不是汇编语言，而是老的、经常被嘲笑的Fortran。原因是，Fortran保证没有指针别名。