C语言速度很快，因为它是原生编译的低级语言。但是C不是最快的。递归斐波那契基准测试表明Rust、Crystal和Nim可以更快。

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。

这实际上是一个长期存在的谎言。虽然C程序确实经常更快，但情况并非总是如此，特别是当C程序员不太擅长它的时候。

人们往往会忘记的一个明显的漏洞是，当程序必须为某种IO阻塞时，比如任何GUI程序中的用户输入。在这些情况下，使用什么语言并不重要，因为您受到数据传入速度的限制，而不是处理数据的速度。在这种情况下，不管你使用的是C、Java、c#甚至Perl;你不能比数据进入的速度更快。

The other major thing is that using garbage collection and not using proper pointers allows the virtual machine to make a number of optimizations not available in other languages. For instance, the JVM is capable of moving objects around on the heap to defragment it. This makes future allocations much faster since the next index can simply be used rather than looking it up in a table. Modern JVMs also don't have to actually deallocate memory; instead, they just move the live objects around when they GC and the spent memory from the dead objects is recovered essentially for free.

This also brings up an interesting point about C and even more so in C++. There is something of a design philosophy of "If you don't need it, you don't pay for it." The problem is that if you do want it, you end up paying through the nose for it. For instance, the vtable implementation in Java tends to be a lot better than C++ implementations, so virtual function calls are a lot faster. On the other hand, you have no choice but to use virtual functions in Java and they still cost something, but in programs that use a lot of virtual functions, the reduced cost adds up.

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.

如果你想知道更多，请查看来源

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。

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.