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
减少可变大小(在嵌入式系统中)
如果您的变量大小大于特定体系结构上的单词大小，则会对代码大小和速度产生重大影响。例如，如果你有一个16位系统，经常使用一个长int变量，然后意识到它永远不能超出范围(−32.768…32.767)考虑将其减少到短int。
从我的个人经验来看，如果一个程序已经准备好或几乎准备好了，但是我们意识到它占用了目标硬件程序内存的110%或120%，那么对变量进行快速归一化通常可以解决这个问题。
到这个时候，优化算法或部分代码本身可能会变得令人沮丧的徒劳:
重新组织整个结构，程序就不再像预期的那样工作，或者至少引入了许多错误。 做一些聪明的技巧:通常你花了很多时间优化一些东西，并发现代码大小没有或很小的减少，因为编译器无论如何都会优化它。
Many people make the mistake of having variables which exactly store the numerical value of a unit they use the variable for: for example, their variable time stores the exact number of milliseconds, even if only time steps of say 50 ms are relevant. Maybe if your variable represented 50 ms for each increment of one, you would be able to fit into a variable smaller or equal to the word size. On an 8 bit system, for example, even a simple addition of two 32-bit variables generates a fair amount of code, especially if you are low on registers, while 8 bit additions are both small and fast.
其他回答
您可能应该考虑“谷歌视角”，即确定您的应用程序如何在很大程度上实现并行和并发，这也不可避免地意味着在某种程度上考虑将您的应用程序分布在不同的机器和网络上，这样它就可以理想地与您投入的硬件几乎线性扩展。
另一方面，谷歌人员也以投入大量人力和资源来解决他们正在使用的项目、工具和基础设施中的一些问题而闻名，例如，通过拥有一个专门的工程师团队来破解gcc内部，以便为Google典型的用例场景做好准备，从而对gcc进行整个程序优化。
类似地，分析应用程序不再仅仅意味着分析程序代码，还包括它周围的所有系统和基础设施(想想网络、交换机、服务器、RAID阵列)，以便从系统的角度识别冗余和优化潜力。
向它扔更多的硬件!
很难对这个问题给出一般的答案。这实际上取决于你的问题领域和技术实现。一种与语言无关的通用技术:识别无法消除的代码热点，并手工优化汇编代码。
最后几个%是一个非常CPU和应用程序依赖的东西....
缓存架构不同，有些芯片有片上内存 你可以直接映射，ARM的(有时)有一个矢量 单位，SH4是一个有用的矩阵操作码。有GPU吗 也许一个着色器是可行的。TMS320非常 对循环中的分支敏感(因此分离循环和 如果可能的话，将条件移到室外)。
名单在....上但这类事情真的是 最后的手段……
编译x86，并运行Valgrind/Cachegrind对代码 进行适当的性能分析。或者德州仪器的 CCStudio有一个贴心的侧写器。然后你就知道在哪里了 关注……
谷歌方法是一个选项“缓存它..”只要可能，不要碰磁盘。”
