我也想看看我能不能打败房子。这是一个更通用的任意数乘任意数的位乘法。我做的宏比普通的乘法要慢25%到两倍。正如其他人所说，如果它接近2的倍数或由几个2的倍数组成，你可能会赢。比如由(X<<4)+(X<<2)+(X<<1)+X组成的X*23要比由(X<<6)+X组成的X*65慢。

#include <stdio.h>
#include <time.h>

#define MULTIPLYINTBYMINUS(X,Y) (-((X >> 30) & 1)&(Y<<30))+(-((X >> 29) & 1)&(Y<<29))+(-((X >> 28) & 1)&(Y<<28))+(-((X >> 27) & 1)&(Y<<27))+(-((X >> 26) & 1)&(Y<<26))+(-((X >> 25) & 1)&(Y<<25))+(-((X >> 24) & 1)&(Y<<24))+(-((X >> 23) & 1)&(Y<<23))+(-((X >> 22) & 1)&(Y<<22))+(-((X >> 21) & 1)&(Y<<21))+(-((X >> 20) & 1)&(Y<<20))+(-((X >> 19) & 1)&(Y<<19))+(-((X >> 18) & 1)&(Y<<18))+(-((X >> 17) & 1)&(Y<<17))+(-((X >> 16) & 1)&(Y<<16))+(-((X >> 15) & 1)&(Y<<15))+(-((X >> 14) & 1)&(Y<<14))+(-((X >> 13) & 1)&(Y<<13))+(-((X >> 12) & 1)&(Y<<12))+(-((X >> 11) & 1)&(Y<<11))+(-((X >> 10) & 1)&(Y<<10))+(-((X >> 9) & 1)&(Y<<9))+(-((X >> 8) & 1)&(Y<<8))+(-((X >> 7) & 1)&(Y<<7))+(-((X >> 6) & 1)&(Y<<6))+(-((X >> 5) & 1)&(Y<<5))+(-((X >> 4) & 1)&(Y<<4))+(-((X >> 3) & 1)&(Y<<3))+(-((X >> 2) & 1)&(Y<<2))+(-((X >> 1) & 1)&(Y<<1))+(-((X >> 0) & 1)&(Y<<0))
#define MULTIPLYINTBYSHIFT(X,Y) (((((X >> 30) & 1)<<31)>>31)&(Y<<30))+(((((X >> 29) & 1)<<31)>>31)&(Y<<29))+(((((X >> 28) & 1)<<31)>>31)&(Y<<28))+(((((X >> 27) & 1)<<31)>>31)&(Y<<27))+(((((X >> 26) & 1)<<31)>>31)&(Y<<26))+(((((X >> 25) & 1)<<31)>>31)&(Y<<25))+(((((X >> 24) & 1)<<31)>>31)&(Y<<24))+(((((X >> 23) & 1)<<31)>>31)&(Y<<23))+(((((X >> 22) & 1)<<31)>>31)&(Y<<22))+(((((X >> 21) & 1)<<31)>>31)&(Y<<21))+(((((X >> 20) & 1)<<31)>>31)&(Y<<20))+(((((X >> 19) & 1)<<31)>>31)&(Y<<19))+(((((X >> 18) & 1)<<31)>>31)&(Y<<18))+(((((X >> 17) & 1)<<31)>>31)&(Y<<17))+(((((X >> 16) & 1)<<31)>>31)&(Y<<16))+(((((X >> 15) & 1)<<31)>>31)&(Y<<15))+(((((X >> 14) & 1)<<31)>>31)&(Y<<14))+(((((X >> 13) & 1)<<31)>>31)&(Y<<13))+(((((X >> 12) & 1)<<31)>>31)&(Y<<12))+(((((X >> 11) & 1)<<31)>>31)&(Y<<11))+(((((X >> 10) & 1)<<31)>>31)&(Y<<10))+(((((X >> 9) & 1)<<31)>>31)&(Y<<9))+(((((X >> 8) & 1)<<31)>>31)&(Y<<8))+(((((X >> 7) & 1)<<31)>>31)&(Y<<7))+(((((X >> 6) & 1)<<31)>>31)&(Y<<6))+(((((X >> 5) & 1)<<31)>>31)&(Y<<5))+(((((X >> 4) & 1)<<31)>>31)&(Y<<4))+(((((X >> 3) & 1)<<31)>>31)&(Y<<3))+(((((X >> 2) & 1)<<31)>>31)&(Y<<2))+(((((X >> 1) & 1)<<31)>>31)&(Y<<1))+(((((X >> 0) & 1)<<31)>>31)&(Y<<0))
int main()
{
    int randomnumber=23;
    int randomnumber2=23;
    int checknum=23;
    clock_t start, diff;
    srand(time(0));
    start = clock();
    for(int i=0;i<1000000;i++)
    {
        randomnumber = rand() % 10000;
        randomnumber2 = rand() % 10000;
        checknum=MULTIPLYINTBYMINUS(randomnumber,randomnumber2);
        if (checknum!=randomnumber*randomnumber2)
        {
            printf("s %i and %i and %i",checknum,randomnumber,randomnumber2);
        }
    }
    diff = clock() - start;
    int msec = diff * 1000 / CLOCKS_PER_SEC;
    printf("MULTIPLYINTBYMINUS Time %d milliseconds", msec);
    start = clock();
    for(int i=0;i<1000000;i++)
    {
        randomnumber = rand() % 10000;
        randomnumber2 = rand() % 10000;
        checknum=MULTIPLYINTBYSHIFT(randomnumber,randomnumber2);
        if (checknum!=randomnumber*randomnumber2)
        {
            printf("s %i and %i and %i",checknum,randomnumber,randomnumber2);
        }
    }
    diff = clock() - start;
    msec = diff * 1000 / CLOCKS_PER_SEC;
    printf("MULTIPLYINTBYSHIFT Time %d milliseconds", msec);
    start = clock();
    for(int i=0;i<1000000;i++)
    {
        randomnumber = rand() % 10000;
        randomnumber2 = rand() % 10000;
        checknum= randomnumber*randomnumber2;
        if (checknum!=randomnumber*randomnumber2)
        {
            printf("s %i and %i and %i",checknum,randomnumber,randomnumber2);
        }
    }
    diff = clock() - start;
    msec = diff * 1000 / CLOCKS_PER_SEC;
    printf("normal * Time %d milliseconds", msec);
    return 0;
}

这取决于处理器和编译器。一些编译器已经通过这种方式优化代码了，其他的还没有。 因此，每次需要以这种方式优化代码时，您都需要检查。

除非您迫切需要优化，否则我不会为了节省汇编指令或处理器周期而打乱源代码。

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。

移位通常比指令级的乘法快得多，但你可能会浪费时间做过早的优化。编译器可以在编译时很好地执行这些优化。自己做会影响可读性，而且可能对性能没有影响。如果您已经进行了概要分析并发现这是一个瓶颈，那么这样做可能是值得的。

实际上，这种被称为“魔法除法”的除法技巧实际上可以产生巨大的收益。同样，你应该首先分析它是否需要。但是如果你真的使用它，周围有一些有用的程序可以帮助你弄清楚相同的除法语义需要什么指令。这里有一个例子:http://www.masm32.com/board/index.php?topic=12421.0

我从MASM32上的OP线程中引用了一个例子:

include ConstDiv.inc
...
mov eax,9999999
; divide eax by 100000
cdiv 100000
; edx = quotient

会产生:

mov eax,9999999
mov edx,0A7C5AC47h
add eax,1
.if !CARRY?
    mul edx
.endif
shr edx,16

这完全取决于目标设备、语言、目的等。

像素压缩显卡驱动程序?很有可能，是的!

.NET业务应用程序为您的部门?根本没必要去调查。

对于一款面向移动设备的高性能游戏来说，这可能是值得一试的，但前提是要进行更简单的优化。

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.