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。

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。

我同意德鲁·霍尔的明确回答。不过，答案可能需要一些额外的注释。

对于绝大多数软件开发人员来说，处理器和编译器已经不再与问题相关。我们大多数人远远超出了8088和MS-DOS。它可能只与那些仍在开发嵌入式处理器的人有关……

在我的软件公司，Math (add/sub/mul/div)应该用于所有数学。 当数据类型之间转换时应该使用Shift。字节长度为n>>8，而不是n/256。

如果在gcc编译器上比较x+x, x*2和x<<1语法的输出，那么在x86汇编中会得到相同的结果:https://godbolt.org/z/JLpp0j

        push    rbp
        mov     rbp, rsp
        mov     DWORD PTR [rbp-4], edi
        mov     eax, DWORD PTR [rbp-4]
        add     eax, eax
        pop     rbp
        ret

因此，您可以认为gcc足够聪明，可以独立于您输入的内容确定自己的最佳解决方案。

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。