在听StackOverflow播客的时候,经常有人说“真正的程序员”是用C语言编写的,而C语言的速度要快得多,因为它“接近机器”。把前面的断言留到另一篇文章,C有什么特别之处,使它比其他语言更快?或者换句话说:什么能阻止其他语言编译成二进制代码,使其运行速度与C语言一样快?
当前回答
c语言并没有什么特别之处,这也是它速度快的原因之一。
新语言支持垃圾收集、动态类型和其他功能,使程序员更容易编写程序。
问题在于,会有额外的处理开销,这会降低应用程序的性能。C语言没有这些,这意味着没有开销,但这意味着程序员需要能够分配内存并释放它们以防止内存泄漏,并且必须处理变量的静态类型。
也就是说,许多语言和平台,如Java(其Java虚拟机)和。net(其公共语言运行时),多年来通过即时编译(从字节码生成本机机器代码以实现更高性能)等技术改进了性能。
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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。
C的设计者们已经做出了取舍。也就是说,他们决定把速度放在安全之上。C不会
检查数组下标边界 检查未初始化的变量值 检查内存泄漏 检查空指针解引用
当你索引到一个数组时,在Java中,它接受虚拟机中的一些方法调用,绑定检查和其他健全检查。这是有效的,绝对没问题,因为它在应有的地方增加了安全性。但是在C语言中,即使是非常微不足道的东西也不会被放在安全的地方。例如,C不要求memcpy检查要复制的区域是否重叠。它并不是一种用于编写大型商业应用程序的语言。
但是这些设计决策并不是C语言中的bug。它们是被设计出来的,因为它允许编译器和库编写者从计算机中获得每一点性能。下面是C语言的精神——C语言的基本原理文档是这样解释的:
C code can be non-portable. Although it strove to give programmers the opportunity to write truly portable programs, the Committee did not want to force programmers into writing portably, to preclude the use of C as a ``high-level assembler'': the ability to write machine-specific code is one of the strengths of C. Keep the spirit of C. The Committee kept as a major goal to preserve the traditional spirit of C. There are many facets of the spirit of C, but the essence is a community sentiment of the underlying principles upon which the C language is based. Some of the facets of the spirit of C can be summarized in phrases like Trust the programmer. Don't prevent the programmer from doing what needs to be done. Keep the language small and simple. Provide only one way to do an operation. Make it fast, even if it is not guaranteed to be portable. The last proverb needs a little explanation. The potential for efficient code generation is one of the most important strengths of C. To help ensure that no code explosion occurs for what appears to be a very simple operation, many operations are defined to be how the target machine's hardware does it rather than by a general abstract rule. An example of this willingness to live with what the machine does can be seen in the rules that govern the widening of char objects for use in expressions: whether the values of char objects widen to signed or unsigned quantities typically depends on which byte operation is more efficient on the target machine.
一些c++算法比C快,其他语言中的算法或设计模式的一些实现可能比C快。
当人们说C语言很快,然后转向谈论其他语言时,他们通常是在用C语言的性能作为基准。
我在链接上找到了一个关于为什么有些语言更快,有些更慢的答案,我希望这将更清楚为什么C或c++比其他语言更快,还有一些其他语言也比C更快,但我们不能使用所有的语言。一些解释-
Fortran仍然重要的一个重要原因是它的速度快:用Fortran编写的数字处理例程往往比用大多数其他语言编写的等效例程要快。在这个领域与Fortran竞争的语言是C和c++,因为它们在性能上具有竞争力。
这就提出了一个问题:为什么?是什么让c++和Fortran速度如此之快?为什么它们比其他流行语言(如Java或Python)性能更好?
解释与编译 根据编程语言所鼓励的编程风格和所提供的特性,有许多方法可以对编程语言进行分类和定义。在性能方面,最大的区别是解释语言和编译语言之间的区别。
划分并不难;而是有一个光谱。在一端,我们有传统的编译语言,包括Fortran、C和c++。在这些语言中,有一个独立的编译阶段,将程序的源代码转换为处理器可以使用的可执行形式。
这个编译过程有几个步骤。对源代码进行分析和解析。基本的编码错误,如错字和拼写错误,此时可以检测到。解析后的代码用于生成内存中的表示,该表示也可用于检测错误——这一次是语义错误,例如调用不存在的函数,或者试图对文本字符串执行算术操作。
然后,这个内存中表示形式用于驱动代码生成器,即生成可执行代码的部分。代码优化,以提高所生成代码的性能,在此过程中的不同时间执行:可以在代码表示上执行高级优化,而在代码生成器的输出上使用低级优化。
实际执行代码发生在后面。整个编译过程只是用来创建可以执行的内容。
在另一端,我们有口译员。解释器将包括一个类似于编译器的解析阶段,但这随后用于驱动直接执行,程序立即运行。
最简单的解释器包含与该语言支持的各种特性相对应的可执行代码,因此它将具有用于添加数字、连接字符串以及给定语言所具有的任何其他功能的函数。当它解析代码时,它将查找相应的函数并执行它。在程序中创建的变量将保存在某种将其名称映射到其数据的查找表中。
解释器风格的最极端的例子是类似批处理文件或shell脚本的东西。在这些语言中,可执行代码通常甚至不内置在解释器本身中,而是单独的独立程序。
So why does this make a difference to performance? In general, each layer of indirection reduces performance. For example, the fastest way to add two numbers is to have both of those numbers in registers in the processor, and to use the processor's add instruction. That's what compiled programs can do; they can put variables into registers and take advantage of processor instructions. But in interpreted programs, that same addition might require two lookups in a table of variables to fetch the values to add, then calling a function to perform the addition. That function may very well use the same processor instruction as the compiled program uses to perform the actual addition, but all the extra work before the instruction can actually be used makes things slower.
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里面有很多问题——大部分是我没有资格回答的问题。但对于最后一个:
有什么能阻止其他语言编译成运行速度和C一样快的二进制呢?
一句话,抽象。
C语言只比机器语言高出一到两个抽象层次。Java和. net语言距离汇编程序至少有3个抽象级别。Python和Ruby我不太确定。
通常,程序员的玩具越多(复杂的数据类型等),你离机器语言的距离就越远,需要做的翻译就越多。
我在这里和那里都偏离了,但这是基本的要点。
更新-------这篇文章有一些很好的评论,有更多的细节。
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