Shift和整数乘法指令在大多数现代cpu上具有相似的性能——在20世纪80年代，整数乘法指令相对较慢，但通常情况下不再是这样。整数乘法指令可能有更高的延迟，所以仍然可能有移位更可取的情况。同样的情况下，你可以让更多的执行单元忙(尽管这是有利有弊)。

整数除法仍然相对较慢，所以使用shift代替2的幂除法仍然是一种胜利，大多数编译器将其作为一种优化来实现。但是请注意，要使这种优化有效，红利需要是无符号的，或者必须已知是正的。对于负红利，移位和除法是不相等的!

#include <stdio.h>

int main(void)
{
    int i;

    for (i = 5; i >= -5; --i)
    {
        printf("%d / 2 = %d, %d >> 1 = %d\n", i, i / 2, i, i >> 1);
    }
    return 0;
}

输出:

5 / 2 = 2, 5 >> 1 = 2
4 / 2 = 2, 4 >> 1 = 2
3 / 2 = 1, 3 >> 1 = 1
2 / 2 = 1, 2 >> 1 = 1
1 / 2 = 0, 1 >> 1 = 0
0 / 2 = 0, 0 >> 1 = 0
-1 / 2 = 0, -1 >> 1 = -1
-2 / 2 = -1, -2 >> 1 = -1
-3 / 2 = -1, -3 >> 1 = -2
-4 / 2 = -2, -4 >> 1 = -2
-5 / 2 = -2, -5 >> 1 = -3

所以如果你想帮助编译器，那么确保变量或表达式在被除数显式无符号。

刚刚在我的机器上编译了这个:

int a = ...;
int b = a * 10;

当分解它时会产生输出:

MOV EAX,DWORD PTR SS:[ESP+1C] ; Move a into EAX
LEA EAX,DWORD PTR DS:[EAX+EAX*4] ; Multiply by 5 without shift !
SHL EAX, 1 ; Multiply by 2 using shift

这个版本比纯移位和加法的手工优化代码更快。

你永远不知道编译器会得到什么，所以最好只是简单地写一个普通的乘法，让它按自己想要的方式优化，除非在非常精确的情况下，你知道编译器无法优化。

简单回答:不太可能。

长一点的回答: 你的编译器有一个优化器，它知道如何像你的目标处理器体系结构一样快速地进行乘法运算。最好的办法是清楚地告诉编译器你的意图(即i*2而不是i << 1)，让它决定最快的汇编/机器码序列是什么。甚至有可能处理器本身已经将乘法指令实现为微码中的移位和加法序列。

总之，不要花太多时间担心这个。如果你想换，那就换。如果你想乘，那就乘。做语义上最清楚的事情——你的同事以后会感谢你的。或者，更有可能的是，如果你不这样做，之后会诅咒你。

Python测试对相同的随机数执行相同的乘法1亿次。

>>> from timeit import timeit
>>> setup_str = 'import scipy; from scipy import random; scipy.random.seed(0)'
>>> N = 10*1000*1000
>>> timeit('x=random.randint(65536);', setup=setup_str, number=N)
1.894096851348877 # Time from generating the random #s and no opperati

>>> timeit('x=random.randint(65536); x*2', setup=setup_str, number=N)
2.2799630165100098
>>> timeit('x=random.randint(65536); x << 1', setup=setup_str, number=N)
2.2616429328918457

>>> timeit('x=random.randint(65536); x*10', setup=setup_str, number=N)
2.2799630165100098
>>> timeit('x=random.randint(65536); (x << 3) + (x<<1)', setup=setup_str, number=N)
2.9485139846801758

>>> timeit('x=random.randint(65536); x // 2', setup=setup_str, number=N)
2.490908145904541
>>> timeit('x=random.randint(65536); x / 2', setup=setup_str, number=N)
2.4757170677185059
>>> timeit('x=random.randint(65536); x >> 1', setup=setup_str, number=N)
2.2316000461578369

因此，在python中做移位而不是用2的幂来做乘法/除法，会有轻微的改进(~10%用于除法;~1%的乘法)。如果它不是2的幂，可能会有相当大的放缓。

同样，这些#将根据你的处理器、编译器(或解释器——为了简单起见，在python中这样做)而改变。

和其他人一样，不要过早地优化。编写可读性非常强的代码，如果不够快就进行分析，然后尝试优化慢的部分。请记住，编译器在优化方面比您做得更好。

不要这样做，除非你绝对需要这样做，并且你的代码意图是移位而不是乘法/除法。

在典型的日子里，你可能会节省一些机器周期(或松弛，因为编译器更知道优化什么)，但成本并不值得——你把时间花在小细节上而不是实际的工作上，维护代码变得更加困难，你的同事会诅咒你。

对于高负载计算，您可能需要这样做，其中每个节省的周期意味着几分钟的运行时。但是，您应该一次优化一个地方，并每次都进行性能测试，看看您是否真的使它更快了，还是破坏了编译器逻辑。

In the case of signed integers and right shift vs division, it can make a difference. For negative numbers, the shift rounds rounds towards negative infinity whereas division rounds towards zero. Of course the compiler will change the division to something cheaper, but it will usually change it to something that has the same rounding behavior as division, because it is either unable to prove that the variable won't be negative or it simply doesn't care. So if you can prove that a number won't be negative or if you don't care which way it will round, you can do that optimization in a way that is more likely to make a difference.