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

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。

其他回答

这都是时间和努力的问题。

给予无限的时间和努力:

汇编程序比用C语言编写的程序要快。 C程序将比用c++编写的程序更快。

固定的:给定一定的时间和努力:

c++程序比用C编写的程序要快。 C语言的程序比用汇编语言编写的程序要快。

为什么?因为你做的抽象越多,你就可以花更多的时间来优化真正重要的代码关键部分。这里的几个假设是,一个开发人员对这三种语言都有同样的能力,你不关心二进制大小、内存使用情况等。

每种抽象都有其成本效益,但应该使代码更容易、更快地编写。

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。

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。