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.

不要轻信别人的话，看看在代码的任何性能关键部分，C语言和你选择的语言的反汇编。我认为你可以在Visual Studio运行时的反汇编窗口中看到已分解的. net。如果Java使用windbg有点棘手，应该是可能的，尽管如果你用。net来做，许多问题将是相同的。

如果没有必要的话，我不喜欢用C来编写，但我认为，这些回答中吹捧除C之外其他语言的速度的许多主张可以放在一边，只需用C和您选择的高级语言分解相同的例程，特别是如果涉及大量数据(这在性能关键型应用程序中很常见)。Fortran在其专业领域可能是个例外，不知道。它比C高吗?

第一次比较JITed代码和本地代码时，我解决了。net代码是否能与C代码运行得相当的所有问题。额外的抽象层次和所有的安全检查都带来了巨大的成本。同样的成本可能也适用于Java，但不要相信我的话，在性能至关重要的地方尝试一下。(有没有人足够了解JITed Java来在内存中找到一个编译过的过程?这当然是可能的)

1)正如其他人所说，C为你做的更少。没有初始化变量，没有数组边界检查，没有内存管理等。其他语言中的这些特性会消耗C语言不需要的内存和CPU周期。

2) Answers saying that C is less abstracted and therefore faster are only half correct I think. Technically speaking, if you had a "sufficiently advanced compiler" for language X, then language X could approach or equal the speed of C. The difference with C is that since it maps so obviously (if you've taken an architecture course) and directly to assembly language that even a naive compiler can do a decent job. For something like Python, you need a very advanced compiler to predict the probable types of objects and generate machine code on the fly -- C's semantics are simple enough that a simple compiler can do well.

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).

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。

这不是语言的问题，而是工具和库的问题。C语言可用的库和编译器比新语言要老得多。你可能认为这会让它们变慢，但事实恰恰相反。

这些库是在处理能力和内存非常重要的时候编写的。它们必须写得非常高效，才能发挥作用。C编译器的开发人员也花了很长时间为不同的处理器进行各种巧妙的优化。C语言的成熟和广泛采用使得它比同时期的其他语言具有显著的优势。它还使C语言在速度上比那些不像C语言那样强调原始性能的新工具更有优势。