只有当制造计算机的人不擅长布尔逻辑的时候。他们不应该这样。

每个比较（>=<=><）都可以以相同的速度进行。

每一次比较都只是一次减法（差值），看看它是正还是负。（如果设置了msb，则数字为负数）

如何检查a>=b？Sub a-b>=0检查a-b是否为正。如何检查a<=b？Sub 0<=b-a检查b-a是否为正。如何检查a<b？Sub a-b<0检查a-b是否为负。如何检查a>b？Sub 0>b-a检查b-a是否为负。

简单地说，对于给定的操作，计算机可以在引擎盖下面执行以下操作：

a>=b==msb（a-b）==0a<=b==msb（b-a）==0a>b==msb（b-a）==1a<b==msb（a-b）==1

当然，计算机实际上也不需要执行==0或==1。对于==0，它可以将电路中的msb反相。

无论如何，他们肯定不会将a>=b计算为a>b||a==b lol

对于浮点代码，甚至在现代体系结构上，<=比较可能确实会慢一些（一条指令）。这是第一个函数：

int compare_strict(double a, double b) { return a < b; }

在PowerPC上，首先执行浮点比较（更新条件寄存器cr），然后将条件寄存器移动到GPR，将“比较小于”位移位到位，然后返回。它需要四个指令。

现在考虑一下这个函数：

int compare_loose(double a, double b) { return a <= b; }

这需要与上面的compare_strict相同的工作，但现在有两个有趣的位：“小于”和“等于”。这需要一个额外的指令（cror-condition寄存器逐位OR）将这两个位组合为一。因此，compare_sloose需要五条指令，而compare_sstrict需要四条指令。

您可能认为编译器可以这样优化第二个函数：

int compare_loose(double a, double b) { return ! (a > b); }

然而，这将错误地处理NaN。NaN1<=NaN2和NaN1>NaN2都需要评估为假。

仅当计算路径依赖于数据时：

a={1,1,1,1,1000,1,1,1,1}
while (i<=4)
{
     for(j from 0 to a[i]){ do_work(); }
     i++;
}

将计算250倍以上的时间（i<4）

真实世界的例子是计算曼德布洛特集合。如果包含一个迭代1000000次的像素，它将导致延迟，但与<=使用概率的重合度太低。

至少，如果这是真的，编译器可以轻松地优化a<=b到！（a>b），因此，即使比较本身实际上较慢，但除了最简单的编译器之外，您也不会注意到差异。

您可以说这行在大多数脚本语言中都是正确的，因为额外的字符会导致代码处理稍慢。然而，正如上面的答案所指出的，它在C++中应该没有任何影响，而使用脚本语言所做的任何事情都可能不太关心优化。

TL；DR答案

对于架构、编译器和语言的大多数组合，<不会比<=快。

完整答案

其他答案都集中在x86架构上，我不太了解ARM架构（您的示例汇编程序似乎是这样），无法对生成的代码进行具体评论，但这是一个非常特定于架构的微优化示例，很可能是反优化，也可能是优化。

因此，我认为这种微优化是货物崇拜编程的一个例子，而不是最佳软件工程实践。

反例

可能有一些架构是优化的，但我知道至少有一种架构可能是相反的。古老的Transputer体系结构只有等于和大于或等于的机器代码指令，因此所有比较都必须从这些原语构建。

即使如此，在几乎所有的情况下，编译器都可以以这样的方式对求值指令进行排序，即在实践中，没有任何比较比任何其他比较都有任何优势。但最坏的情况是，它可能需要添加反向指令（REV）来交换操作数堆栈上的前两项。这是一个单字节指令，它需要一个周期才能运行，因此开销最小。

总结

像这样的微优化是优化还是反优化取决于您正在使用的特定架构，因此养成使用特定架构的微优化的习惯通常是一个坏主意，否则您可能会在不合适时本能地使用微优化，看起来这正是您正在阅读的书所倡导的。