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
内联例程(消除调用/返回和参数推送) 试着用表查找(如果它们更快的话)消除测试/开关 展开循环(Duff的设备)到刚好适合CPU缓存的位置 本地化内存访问，以免耗尽缓存 如果优化器还没有本地化相关的计算 如果优化器还没有这样做，就消除循环不变量
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!
不像之前的答案那么深入或复杂，但下面是: (这些更多是初级/中级水平)
明显:干 向后运行循环，所以总是与0比较，而不是与变量比较 尽可能使用位操作符 将重复的代码分解为模块/函数 缓存对象 局部变量具有轻微的性能优势 尽可能限制字符串操作
谷歌方法是一个选项“缓存它..”只要可能，不要碰磁盘。”
不好说。这取决于代码的样子。如果我们可以假设代码已经存在，那么我们可以简单地查看它并从中找出如何优化它。
更好的缓存位置，循环展开，尽量消除长依赖链，以获得更好的指令级并行性。尽可能选择有条件的移动而不是分支。尽可能利用SIMD指令。
理解你的代码在做什么，理解它运行在什么硬件上。然后，决定需要做什么来提高代码的性能就变得相当简单了。这是我能想到的唯一一个真正具有普遍性的建议。
好吧，还有“在SO上显示代码，并为特定的代码段寻求优化建议”。
