实际上，在某些应用程序(数字)中，甚至C也可以被击败，我指的不是汇编语言，而是老的、经常被嘲笑的Fortran。原因是，Fortran保证没有指针别名。

有什么能阻止其他语言 能够编译成二进制文件 运行速度和C一样快?

没什么。像Java或。net语言这样的现代语言更多地面向程序员的生产力，而不是性能。现在硬件很便宜。此外，编译到中间表示提供了很多好处，如安全性，可移植性等。net CLR可以利用不同的硬件-例如，你不需要手动优化/重新编译程序来使用SSE指令集。

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).

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。

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。

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.