一些原因是:

1) c++语法比c#或Java更复杂，需要更多的时间来解析。

2)(更重要的是)c++编译器生成机器代码，并在编译期间进行所有优化。c#和Java只走了一半，将这些步骤留给JIT。

c++被编译成机器代码。所以你有预处理器，编译器，优化器，最后是汇编器，所有这些都必须运行。

Java和c#被编译成字节码/IL, Java虚拟机/。NET框架执行(或JIT编译成机器代码)之前执行。

Python是一种解释型语言，它也被编译成字节码。

我相信还有其他原因，但总的来说，不需要编译为本机机器语言可以节省时间。

另一个原因是使用C预处理器来定位声明。即使使用了头保护，.h仍然必须在每次包含它们时被反复解析。一些编译器支持预编译的头文件，可以帮助解决这个问题，但它们并不总是被使用。

参见:c++常见问题答案

编译语言总是比解释语言需要更大的初始开销。此外，也许您没有很好地组织您的c++代码。例如:

#include "BigClass.h"

class SmallClass
{
   BigClass m_bigClass;
}

编译速度比:

class BigClass;

class SmallClass
{
   BigClass* m_bigClass;
}

几个原因

头文件

每个编译单元都需要(1)加载和(2)编译数百甚至数千个头文件。 每个编译单元通常都需要重新编译它们， 因为预处理器确保编译头文件的结果可能在每个编译单元之间有所不同。 (宏可以在一个编译单元中定义，它会改变头文件的内容)。

这可能是主要原因，因为它需要为每个编译单元编译大量的代码， 此外，每个头文件都必须编译多次 (对于包含它的每个编译单元一次)。

链接

一旦编译完成，所有的目标文件都必须链接在一起。 这基本上是一个整体过程，不能很好地并行化，并且必须处理您的整个项目。

解析

语法非常复杂，难以解析，严重依赖上下文，并且很难消除歧义。 这要花很多时间。

模板

在c#中，List<T>是唯一被编译的类型，无论程序中有多少个List实例化。 在c++中，vector<int>和vector<float>是一个完全独立的类型，它们必须分别编译。

Add to this that templates make up a full Turing-complete "sub-language" that the compiler has to interpret, and this can become ridiculously complicated. Even relatively simple template metaprogramming code can define recursive templates that create dozens and dozens of template instantiations. Templates may also result in extremely complex types, with ridiculously long names, adding a lot of extra work to the linker. (It has to compare a lot of symbol names, and if these names can grow into many thousand characters, that can become fairly expensive).

当然，它们加剧了头文件的问题，因为模板通常必须在头文件中定义， 这意味着必须为每个编译单元解析和编译更多的代码。 在纯C代码中，标头通常只包含前向声明，但实际代码很少。 在c++中，几乎所有的代码都驻留在头文件中是很常见的。

优化

c++允许进行一些非常戏剧化的优化。 c#或Java不允许完全消除类(为了反射的目的，它们必须存在)， 但即使是一个简单的c++模板元程序也可以很容易地生成几十个或数百个类， 所有这些都在优化阶段被内联并再次消除。

此外，c++程序必须由编译器完全优化。 c#程序可以依赖JIT编译器在加载时执行额外的优化， c++没有任何这样的“第二次机会”。编译器生成的是它将要得到的优化。

机

c++被编译成机器代码，这可能比Java或. net使用的字节码更复杂(特别是在x86的情况下)。 (这只是出于完整性而提到的，因为它是在评论中提到的。 在实践中，这一步所花费的时间不太可能超过编译时间的一小部分)。

结论

这些因素中的大多数是由C代码共享的，这实际上是相当有效的编译。 在c++中，解析步骤要复杂得多，可能会占用更多的时间，但主要的问题可能是模板。 它们很有用，并使c++成为一种更强大的语言，但它们也在编译速度方面付出了代价。

任何编译器的减速都不一定相同。

我没有使用过Delphi或Kylix，但在MS-DOS时代，Turbo Pascal程序几乎可以立即编译，而等效的Turbo c++程序只能爬行。

两个主要的区别是一个非常强大的模块系统和允许单次编译的语法。

编译速度当然可能不是c++编译器开发人员的优先考虑事项，但C/ c++语法中也有一些固有的复杂性，这使得处理起来更加困难。(我不是C方面的专家，但Walter Bright是，在构建了各种商业C/ c++编译器之后，他创建了D语言。他的改变之一是强制使用上下文无关的语法，使语言更容易解析。)

此外，您还会注意到，makefile通常设置为每个文件都单独用C编译，因此如果10个源文件都使用相同的包含文件，则该包含文件将被处理10次。

解析和代码生成实际上相当快。真正的问题是打开和关闭文件。记住，即使使用include守卫，编译器仍然打开. h文件，读取每一行(然后忽略它)。

有一次，我的一个朋友(在工作无聊的时候)把他公司的应用程序——所有的源文件和头文件——放到一个大文件中。编译时间从3小时下降到7分钟。

你得到的代价是程序运行得稍微快一点。在开发期间，这对您来说可能是一种冷漠的安慰，但一旦开发完成，并且程序只是由用户运行时，它就会变得非常重要。

最大的问题是:

1)无限头解析。已经提到过。缓解(如#pragma once)通常只适用于每个编译单元，而不是每个构建。

2)事实上，工具链经常被分离成多个二进制文件(make、预处理器、编译器、汇编器、归档器、impdef、链接器和dll工具)，这些二进制文件必须在每次调用(编译器、汇编器)或每一对文件(归档器、链接器和dll工具)时重新初始化和重新加载所有状态。

请参见关于comp.compilers: http://compilers.iecc.com/comparch/article/03-11-078的讨论，特别是这个:

http://compilers.iecc.com/comparch/article/02-07-128

请注意，comp.compilers的主持人John似乎也同意这一点，这意味着如果完全集成工具链并实现预编译的头文件，那么C语言也应该可以达到类似的速度。许多商业C编译器在某种程度上都这样做。

请注意，Unix将所有内容分解为单独的二进制文件的模型对于Windows来说是一种最坏的情况模型(其进程创建缓慢)。在比较Windows和*nix之间的GCC构建时间时，这是非常明显的，特别是当make/configure系统还调用一些程序只是为了获取信息时。

Most answers are being a bit unclear in mentioning that C# will always run slower due to the cost of performing actions that in C++ are performed only once at compile time, this performance cost is also impacted due runtime dependencies (more things to load to be able to run), not to mention that C# programs will always have higher memory footprint, all resulting in performance being more closely related to the capability of hardware available. The same is true to other languages that are interpreted or depend on a VM.

在大型c++项目中减少编译时间的一个简单方法是创建一个包含项目中所有cpp文件的*.cpp包含文件并编译该文件。这将头爆炸问题减少到一次。这样做的好处是，编译错误仍然会引用正确的文件。

例如，假设你有a.cpp, b.cpp和c.cpp。创建一个文件:everything.cpp:

#include "a.cpp"
#include "b.cpp"
#include "c.cpp"

然后通过将everything.cpp编译项目

构建C/ c++:到底发生了什么，为什么要花这么长时间

相当大一部分软件开发时间不是花在编写、运行、调试甚至设计代码上，而是花在等待代码完成编译上。 为了让事情变得更快，我们首先必须理解编译C/ c++软件时发生了什么。步骤大致如下:

配置 构建工具启动 依赖项检查 编译 链接

现在，我们将更详细地查看每个步骤，重点关注如何使它们更快。

配置

这是开始构建的第一步。通常意味着运行配置脚本或CMake、Gyp、SCons或其他工具。对于非常大的基于autotools的配置脚本，这可能需要一秒钟到几分钟的时间。

这一步很少发生。它只需要在更改配置或更改构建配置时运行。如果不改变构建系统，就没有多少事情可以加快这一步。

构建工具启动

这是在IDE上运行make或单击构建图标(通常是make的别名)时发生的情况。构建工具二进制文件启动并读取其配置文件以及构建配置，这通常是同一件事。

根据构建的复杂性和大小，这可能需要几秒到几秒的时间。这本身并没有那么糟糕。不幸的是，大多数基于make的构建系统在每次构建时都会调用几十到几百次make。这通常是由递归使用make(这是不好的)引起的。

应该注意的是，Make如此缓慢的原因并不是实现错误。Makefiles的语法有一些怪癖，使得真正快速的实现几乎不可能。当与下一步结合使用时，这个问题会更加明显。

依赖项检查

Once the build tool has read its configuration, it has to determine what files have changed and which ones need to be recompiled. The configuration files contain a directed acyclic graph describing the build dependencies. This graph is usually built during the configure step. Build tool startup time and the dependency scanner are run on every single build. Their combined runtime determines the lower bound on the edit-compile-debug cycle. For small projects this time is usually a few seconds or so. This is tolerable. There are alternatives to Make. The fastest of them is Ninja, which was built by Google engineers for Chromium. If you are using CMake or Gyp to build, just switch to their Ninja backends. You don’t have to change anything in the build files themselves, just enjoy the speed boost. Ninja is not packaged on most distributions, though, so you might have to install it yourself.

编译

此时，我们最终调用编译器。省事起见，以下是大致采取的步骤。

合并包括 解析代码 代码生成和优化

与流行的观点相反，编译c++实际上并没有那么慢。STL很慢，大多数用于编译c++的构建工具都很慢。然而，有更快的工具和方法来减轻语言中缓慢的部分。

使用它们需要一些体力，但好处是不可否认的。更快的构建时间会让开发人员更快乐，更敏捷，并最终产生更好的代码。

我能想到有两个问题可能会影响c++程序的编译速度。

POSSIBLE ISSUE #1 - COMPILING THE HEADER: (This may or may not have already been addressed by another answer or comment.) Microsoft Visual C++ (A.K.A. VC++) supports precompiled headers, which I highly recommend. When you create a new project and select the type of program you are making, a setup wizard window should appear on your screen. If you hit the “Next >” button at the bottom of it, the window will take you to a page that has several lists of features; make sure that the box next to the “Precompiled header” option is checked. (NOTE: This has been my experience with Win32 console applications in C++, but this may not be the case with all kinds of programs in C++.)

POSSIBLE ISSUE #2 - THE LOCATION BEING COMPILED TO: This summer, I took a programming course, and we had to store all of our projects on 8GB flash drives, as the computers in the lab we were using got wiped every night at midnight, which would have erased all of our work. If you are compiling to an external storage device for the sake of portability/security/etc., it can take a very long time (even with the precompiled headers that I mentioned above) for your program to compile, especially if it’s a fairly large program. My advice for you in this case would be to create and compile programs on the hard drive of the computer you’re using, and whenever you want/need to stop working on your project(s) for whatever reason, transfer them to your external storage device, and then click the “Safely Remove Hardware and Eject Media” icon, which should appear as a small flash drive behind a little green circle with a white check mark on it, to disconnect it.

我希望这对你有帮助;如果有，请告诉我!：）

在大型面向对象项目中，重要的原因是c++很难限制依赖关系。

私有函数需要在它们各自的类的public头文件中列出，这使得依赖关系比它们需要的更具传递性(传染性):

// Ugly private dependencies
#include <map>
#include <list>
#include <chrono>
#include <stdio.h>
#include <Internal/SecretArea.h>
#include <ThirdParty/GodObjectFactory.h>

class ICantHelpButShowMyPrivatePartsSorry
{
public:
    int facade(int);

private:
    std::map<int, int> implementation_detail_1(std::list<int>);
    std::chrono::years implementation_detail_2(FILE*);
    Intern::SecretArea implementation_detail_3(const GodObjectFactory&);
};

如果在头文件的依赖树中重复使用这种模式，就会产生一些间接包含项目中大部分头文件的“神头文件”。它们就像上帝对象一样无所不知，只是在绘制它们的包含树之前，这一点并不明显。

这会以两种方式增加编译时间:

它们添加到包含它们的每个编译单元(.cpp文件)的代码量很容易比cpp文件本身多很多倍。从这个角度来看，catch2.hpp是18000行，而大多数人(甚至是ide)开始难以编辑超过1000-10000行的文件。 编辑头文件时必须重新编译的文件数量不包含在依赖它的真实文件集中。

是的，有一些缓解措施，比如前向声明，它有缺点，或者pimpl习惯用法，它是非零成本抽象。尽管c++在你能做的事情上是无限的，但如果你偏离了它的本意，你的同事会想知道你到底在吸什么。

最糟糕的是:如果你仔细想想，在它们的公共头中声明私有函数的需求甚至是不必要的:成员函数的道德等效可以在C中被模仿，而且通常也被模仿，这不会重现这个问题。

简单地回答这个问题，c++是一种比市场上其他可用语言复杂得多的语言。它有一个遗留的包含模型，可以多次解析代码，并且它的模板库没有针对编译速度进行优化。

语法和ADL

让我们通过一个非常简单的例子来看看c++的语法复杂性:

x*y;

虽然你可能会说上面是一个带有乘法的表达式，但在c++中不一定是这样。如果x是一个类型，那么该语句实际上是一个指针声明。这意味着c++语法是上下文敏感的。

下面是另一个例子:

foo<x> a;

同样，你可能认为这是foo类型变量“a”的声明，但它也可以被解释为:

(foo < x) > a;

这将使它成为比较表达式。

c++有一个叫做参数依赖查找(ADL)的特性。ADL建立规则来控制编译器如何查找名称。考虑下面的例子:

namespace A{
  struct Aa{}; 
  void foo(Aa arg);
}
namespace B{
  struct Bb{};
  void foo(A::Aa arg, Bb arg2);
}
namespace C{ 
  struct Cc{}; 
  void foo(A::Aa arg, B::Bb arg2, C::Cc arg3);
}

foo(A::Aa{}, B::Bb{}, C::Cc{});

ADL规则规定，考虑函数调用的所有参数，我们将寻找名称“foo”。在这种情况下，将考虑所有名为“foo”的函数进行重载解析。这个过程可能需要时间，特别是如果有很多函数重载。在模板化上下文中，ADL规则变得更加复杂。

# include

这个命令可能会极大地影响编译时间。根据所包含文件的类型，预处理器可能只复制几行代码，也可能复制数千行。

此外，编译器不能优化此命令。如果头文件依赖于宏，则可以复制可以在包含前修改的不同代码段。

对于这些问题，有一些解决方案。您可以使用预编译头文件，这是编译器在头文件中解析内容的内部表示。然而，这离不开用户的努力，因为预编译的头文件假定头文件不依赖于宏。

模块特性为这个问题提供了语言级的解决方案。它可以从c++ 20版本开始使用。

模板

The compilation speed for templates is challenging. Each translation unit that uses templates needs to have them included, and the definitions of these templates need to be available. Some instantiations of templates end up in instantiations of other templates. In some extreme cases, template instantiation can consume lots of resources. A library that uses templates and that was not designed for compilation speed can become troublesome, as you can see in a comparison of metaprogramming libraries provided at this link: http://metaben.ch/. Their differences in compilation speed are significant.

如果你想了解为什么一些元编程库在编译时间上比其他的更好，看看这个关于Chiel规则的视频。

结论

c++是一种编译缓慢的语言，因为编译性能在该语言最初开发时并不是最高优先级。结果，c++的特性在运行时可能有效，但在编译时不一定有效。

附注:我在Incredibuild工作，这是一家软件开发加速公司，专门加速c++编译，欢迎您免费试用。