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。

The lack of abstraction is what makes C faster. If you write an output statement you know exactly what is happening. If you write an output statement in java it is getting compiled to a class file which then gets run on a virtual machine introducing a layor of abstraction. The lack of object oriented features as a part of the language also increases it's speed do to less code being generated. If you use C as an object oriented language then you are doing all the coding for things such as classes, inharitence, etc. This means rather then make something generalized enough for everyone with the amount of code and the performance penelty that requires you only write what you need to get the job done.

我还没有看到它，所以我要说:C往往更快，因为几乎所有其他东西都是用C写的。

Java是建立在C上的，Python是建立在C上的(或者Java，或者。net等等)，Perl是等等。操作系统是用C写的，虚拟机是用C写的，编译器是用C写的，解释器是用C写的，有些东西仍然是用汇编语言写的，这往往更快。越来越多的东西是用别的东西写的，而这些东西本身就是用C写的。

您用其他语言(不是Assembly)编写的每个语句通常都在下面实现为C中的几个语句，这些语句被编译为本机机器代码。由于其他语言的存在往往是为了获得比C更高的抽象级别，因此C中所需的那些额外语句往往侧重于增加安全性、增加复杂性和提供错误处理。这些通常都是好事，但它们是有代价的，那就是速度和规模。

就我个人而言，我已经用几十种语言写过了，涵盖了大部分可用的范围，我个人也一直在寻找你暗示的魔法:

我怎样才能鱼与熊掌兼得呢?我如何在我最喜欢的语言中玩高级抽象，然后为了速度而降至C语言的细节?

经过几年的研究，我的答案是Python(在C上)。你可能想看看它。顺便说一下，您也可以从Python下拉到Assembly(从一个特殊的库中获得一些小小的帮助)。

另一方面，任何语言都可能编写出糟糕的代码。因此，C(或汇编)代码不会自动更快。同样，一些优化技巧可以使部分高级语言代码的性能水平接近原始c语言的性能水平。但是，对于大多数应用程序来说，程序的大部分时间都在等待人员或硬件，因此两者之间的差异实际上并不重要。

享受。

令人惊讶的是，“C/ c++必须比Java快，因为Java是解释性的”的神话仍然活跃。有几年前的文章，也有最近的文章，用概念或测量来解释为什么这种情况并不总是如此。

当前的虚拟机实现(顺便说一下，不仅仅是JVM)可以利用程序执行期间收集的信息来动态地优化代码，使用各种技术:

将频繁的方法呈现给机器代码， 内联小方法， 锁紧调整

以及各种其他调整，这些调整是基于了解代码实际在做什么，以及它运行的环境的实际特征。

如果你花了一个月的时间用C语言构建的程序只需要0.05秒，而我花了一天的时间用Java写同样的程序，只需要0.10秒，那么C语言真的更快吗?

但是回答你的问题，编写良好的C代码通常会比其他语言编写的代码运行得更快，因为编写良好的C代码的一部分包括在接近机器的级别上进行手动优化。

尽管编译器确实非常聪明，但它们还不能创造性地提出与手工按摩算法竞争的代码(假设“手”属于一个优秀的C程序员)。

编辑:

很多评论都是这样的:“我用C语言编写，我不考虑优化。”

举个具体的例子:

在Delphi中我可以这样写:

function RemoveAllAFromB(a, b: string): string;
var
  before, after :string;
begin
  Result := b;
  if 0 < Pos(a,b) then begin
    before := Copy(b,1,Pos(a,b)-Length(a));
    after := Copy(b,Pos(a,b)+Length(a),Length(b));
    Result := before + after;
    Result := RemoveAllAFromB(a,Result);  //recursive
  end;
end;

用C语言写:

char *s1, *s2, *result; /* original strings and the result string */
int len1, len2; /* lengths of the strings */
for (i = 0; i < len1; i++) {
   for (j = 0; j < len2; j++) {
     if (s1[i] == s2[j]) {
       break;
     }
   }
   if (j == len2) {  /* s1[i] is not found in s2 */
     *result = s1[i]; 
     result++; /* assuming your result array is long enough */
   }
}

但是C版本中有多少优化呢?我们在实现方面做了很多我在Delphi版本中没有考虑到的决定。字符串是如何实现的?在特尔斐我看不出来。在C语言中，我已经决定它将是一个指向ASCII整数数组的指针，我们称之为字符。在C语言中，我们每次测试一个字符的存在性。在Delphi中，我使用Pos。

这只是一个小例子。在一个大型程序中，C程序员必须对每几行代码做出这类低级决策。它加起来就是一个手工制作、手工优化的可执行文件。

C语言并不总是更快。

C语言比现代Fortran语言慢。

在某些方面，C通常比Java慢。(特别是在JIT编译器对您的代码进行了测试之后)

C允许发生指针混叠，这意味着一些好的优化是不可能的。特别是当您有多个执行单元时，这将导致数据获取停滞。噢。

指针算术工作的假设确实会导致某些CPU系列(特别是PIC !)它曾经在x86上很差劲。

基本上，当你得到一个矢量单元，或者一个并行编译器，C语言很糟糕，而现代的Fortran运行得更快。

C程序员的一些技巧，比如thking(动态修改可执行文件)会导致CPU预取暂停。

明白我的意思了吗?

而我们的好朋友x86执行的指令集，如今与实际的CPU架构关系不大。影子寄存器，负载存储优化器，都在CPU中。所以C离虚拟金属很近。真正的金属，英特尔不会让你看到。(从历史上看，VLIW CPU有点破产，所以，也许这并不是那么糟糕。)

如果你在高性能DSP上用C编程(可能是TI DSP ?)，编译器必须做一些棘手的事情，在多个并行执行单元之间展开C。因此，在这种情况下，C语言并不接近金属，但它接近编译器，它将进行整个程序优化。奇怪。

最后，一些cpu (www.ajile.com)在硬件中运行Java字节码。C将在该CPU上使用一个PITA。