也许那本无名书的作者读到a>0比a>=1跑得更快，并认为这是普遍正确的。

但这是因为涉及0（因为CMP可以根据体系结构，例如用OR替换），而不是因为<。

假设我们讨论的是内部整数类型，不可能一个比另一个更快。它们显然在语义上是相同的。它们都要求编译器做完全相同的事情。只有一个严重损坏的编译器才能为其中一个生成劣质代码。

如果在某些平台上，对于简单整数类型，<比<=快，编译器应始终将常量的<=转换为<。任何没有这样做的编译器都将是一个糟糕的编译器（对于该平台）。

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。

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。

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

它们的速度相同。也许在某些特殊的架构中，他/她所说的是对的，但在x86家族中，至少我知道他们是一样的。因为为此，CPU将执行一个减法（a-b），然后检查标志寄存器的标志。该寄存器的两位被称为ZF（零标志）和SF（符号标志），它在一个周期内完成，因为它将通过一个掩码操作完成。