有些优化编译器无法做到，因为它们只适用于减少的输入集。

下面是c++示例代码，可以执行更快的除法，执行64位“乘倒数”。分子和分母都必须低于某个阈值。注意，它必须被编译为使用64位指令才能比普通除法更快。

#include <stdio.h>
#include <chrono>

static const unsigned s_bc = 32;
static const unsigned long long s_p = 1ULL << s_bc;
static const unsigned long long s_hp = s_p / 2;

static unsigned long long s_f;
static unsigned long long s_fr;

static void fastDivInitialize(const unsigned d)
{
    s_f = s_p / d;
    s_fr = s_f * (s_p - (s_f * d));
}

static unsigned fastDiv(const unsigned n)
{
    return (s_f * n + ((s_fr * n + s_hp) >> s_bc)) >> s_bc;
}

static bool fastDivCheck(const unsigned n, const unsigned d)
{
    // 32 to 64 cycles latency on modern cpus
    const unsigned expected = n / d;

    // At least 10 cycles latency on modern cpus
    const unsigned result = fastDiv(n);

    if (result != expected)
    {
        printf("Failed for: %u/%u != %u\n", n, d, expected);
        return false;
    }

    return true;
}

int main()
{
    unsigned result = 0;

    // Make sure to verify it works for your expected set of inputs
    const unsigned MAX_N = 65535;
    const unsigned MAX_D = 40000;

    const double ONE_SECOND_COUNT = 1000000000.0;

    auto t0 = std::chrono::steady_clock::now();
    unsigned count = 0;
    printf("Verifying...\n");
    for (unsigned d = 1; d <= MAX_D; ++d)
    {
        fastDivInitialize(d);
        for (unsigned n = 0; n <= MAX_N; ++n)
        {
            count += !fastDivCheck(n, d);
        }
    }
    auto t1 = std::chrono::steady_clock::now();
    printf("Errors: %u / %u (%.4fs)\n", count, MAX_D * (MAX_N + 1), (t1 - t0).count() / ONE_SECOND_COUNT);

    t0 = t1;
    for (unsigned d = 1; d <= MAX_D; ++d)
    {
        fastDivInitialize(d);
        for (unsigned n = 0; n <= MAX_N; ++n)
        {
            result += fastDiv(n);
        }
    }
    t1 = std::chrono::steady_clock::now();
    printf("Fast division time: %.4fs\n", (t1 - t0).count() / ONE_SECOND_COUNT);

    t0 = t1;
    count = 0;
    for (unsigned d = 1; d <= MAX_D; ++d)
    {
        for (unsigned n = 0; n <= MAX_N; ++n)
        {
            result += n / d;
        }
    }
    t1 = std::chrono::steady_clock::now();
    printf("Normal division time: %.4fs\n", (t1 - t0).count() / ONE_SECOND_COUNT);

    getchar();
    return result;
}

它是否真的更快取决于实际使用的硬件和编译器。

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。

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。

据我所知，在一些机器上，乘法运算可能需要16到32个机器周期。是的，根据机器类型，位移运算符比乘除运算符快。

然而，某些机器确实有它们的数学处理器，其中包含乘法/除法的特殊指令。

只是一个具体的衡量点:许多年前，我对两个进行了基准测试 我的哈希算法的版本:

unsigned
hash( char const* s )
{
    unsigned h = 0;
    while ( *s != '\0' ) {
        h = 127 * h + (unsigned char)*s;
        ++ s;
    }
    return h;
}

and

unsigned
hash( char const* s )
{
    unsigned h = 0;
    while ( *s != '\0' ) {
        h = (h << 7) - h + (unsigned char)*s;
        ++ s;
    }
    return h;
}

在我对它进行基准测试的每台机器上，第一台机器的速度至少和 第二。有些令人惊讶的是，它有时更快(例如在一个 Sun Sparc)。当硬件不支持快速乘法(和 大多数当时没有)，编译器将转换乘法 转换成移位和加/减的适当组合。因为它 知道了最终的目标，它有时可以在少于指令的情况下这样做 当你明确地写出移位和加法/减法时。

请注意，这是15年前的事了。希望编译器 从那以后就越来越好了，所以你可以指望 编译器做正确的事情，可能比你做的更好。(另外, 这段代码看起来如此C'ish的原因是因为它是15年前的事情了。 显然，我今天会使用std::string和迭代器。)