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。
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你在什么硬件上运行?您是否可以使用特定于平台化的优化(如向量化)? 你能找到更好的编译器吗?比如从GCC换成Intel? 你能让你的算法并行运行吗? 可以通过重新组织数据来减少缓存丢失吗? 可以禁用断言吗? 对编译器和平台进行微优化。在if/else语句中，把最常见的语句放在前面
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你在什么硬件上运行?您是否可以使用特定于平台化的优化(如向量化)? 你能找到更好的编译器吗?比如从GCC换成Intel? 你能让你的算法并行运行吗? 可以通过重新组织数据来减少缓存丢失吗? 可以禁用断言吗? 对编译器和平台进行微优化。在if/else语句中，把最常见的语句放在前面
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……
我想这已经用不同的方式说过了。但是当你在处理一个处理器密集型算法时，你应该以牺牲其他所有东西为代价来简化最内部循环中的所有东西。
That may seem obvious to some, but it's something I try to focus on regardless of the language I'm working with. If you're dealing with nested loops, for example, and you find an opportunity to take some code down a level, you can in some cases drastically speed up your code. As another example, there are the little things to think about like working with integers instead of floating point variables whenever you can, and using multiplication instead of division whenever you can. Again, these are things that should be considered for your most inner loop.
有时，您可能会发现在内循环中对整数执行数学运算的好处，然后将其缩小为随后可以使用的浮点变量。这是一个牺牲一个部分的速度来提高另一个部分的速度的例子，但在某些情况下，这样做是值得的。
缓存!要使几乎任何事情都变得更快，一个便宜的方法(在程序员的努力中)是在程序的任何数据移动区域添加缓存抽象层。无论是I/O还是只是传递/创建对象或结构。通常，向工厂类和读取器/写入器添加缓存是很容易的。
有时缓存不会给你带来太多好处，但这是一种简单的方法，只需添加缓存，然后在没有帮助的地方禁用它。我经常发现这样做可以获得巨大的性能，而无需对代码进行微观分析。
When you get to the point that you're using efficient algorithms its a question of what you need more speed or memory. Use caching to "pay" in memory for more speed or use calculations to reduce the memory footprint. If possible (and more cost effective) throw hardware at the problem - faster CPU, more memory or HD could solve the problem faster then trying to code it. Use parallelization if possible - run part of the code on multiple threads. Use the right tool for the job. some programing languages create more efficient code, using managed code (i.e. Java/.NET) speed up development but native programing languages creates faster running code. Micro optimize. Only were applicable you can use optimized assembly to speed small pieces of code, using SSE/vector optimizations in the right places can greatly increase performance.
