在这个网站上已经有很多性能问题了，但是在我看来，几乎所有的问题都是非常具体的，而且相当狭窄。几乎所有人都重复了避免过早优化的建议。
我们假设:
代码已经正常工作了 所选择的算法对于问题的环境已经是最优的 对代码进行了测量，并隔离了有问题的例程 所有优化的尝试也将被衡量，以确保它们不会使事情变得更糟
我在这里寻找的是策略和技巧，在一个关键算法中，当没有其他事情可做，但无论如何都要挤出最后百分之几。
理想情况下，尽量让答案与语言无关，并在适用的情况下指出所建议的策略的任何缺点。
我将添加一个带有我自己最初建议的回复，并期待Stack Overflow社区能想到的任何其他东西。
当前回答
通过引用而不是通过值传递
其他回答
添加这个答案，因为我没有看到它包括在所有其他。
最小化类型和符号之间的隐式转换:
这至少适用于C/ c++，即使你已经认为你已经摆脱了转换——有时测试在需要性能的函数周围添加编译器警告是很好的，特别是注意循环中的转换。
特定于GCC:您可以通过在代码周围添加一些冗长的pragmas来测试这一点，
#ifdef __GNUC__
# pragma GCC diagnostic push
# pragma GCC diagnostic error "-Wsign-conversion"
# pragma GCC diagnostic error "-Wdouble-promotion"
# pragma GCC diagnostic error "-Wsign-compare"
# pragma GCC diagnostic error "-Wconversion"
#endif
/* your code */
#ifdef __GNUC__
# pragma GCC diagnostic pop
#endif
我曾见过一些案例，你可以通过减少这样的警告所带来的转化率来获得几个百分点的加速。
在某些情况下，我有一个带有严格警告的头，我保留了这些警告，以防止意外转换，然而这是一种权衡，因为您可能最终会为安静的故意转换添加大量强制转换，这可能会使代码更加混乱，而收益却微乎其微。
你知道吗，一根CAT6电缆能够比缺省的Cat5e UTP电缆更好地屏蔽外部干扰10倍?
对于任何非离线项目，尽管拥有最好的软件和硬件，但如果你的throughoutput很弱，那么这条细线就会挤压数据并给你带来延迟，尽管只有几毫秒……
此外，CAT6电缆的最大吞吐量更高，因为您实际上更有可能收到铜芯电缆，而不是CCA，铜芯包覆铝，这通常出现在所有标准CAT5e电缆中。
如果您面临丢包，丢包，那么提高24/7操作的吞吐量可靠性可以使您所寻找的不同。
对于那些追求家庭/办公室连接可靠性的人来说(并且愿意对今年的快餐店说不，在年底你可以在那里)，以知名品牌的CAT7电缆的形式为自己提供LAN连接的顶峰。
分而治之
如果正在处理的数据集太大，则对其中的大块进行循环。如果代码编写正确，实现应该很容易。如果您有一个单片程序，现在您就更清楚了。
谷歌方法是一个选项“缓存它..”只要可能，不要碰磁盘。”
更多的建议:
Avoid I/O: Any I/O (disk, network, ports, etc.) is always going to be far slower than any code that is performing calculations, so get rid of any I/O that you do not strictly need. Move I/O up-front: Load up all the data you are going to need for a calculation up-front, so that you do not have repeated I/O waits within the core of a critical algorithm (and maybe as a result repeated disk seeks, when loading all the data in one hit may avoid seeking). Delay I/O: Do not write out your results until the calculation is over, store them in a data structure and then dump that out in one go at the end when the hard work is done. Threaded I/O: For those daring enough, combine 'I/O up-front' or 'Delay I/O' with the actual calculation by moving the loading into a parallel thread, so that while you are loading more data you can work on a calculation on the data you already have, or while you calculate the next batch of data you can simultaneously write out the results from the last batch.
