談到優化，很多人都會直接想到彙編。難道優化只能在彙編層次嗎？當然不是，C++層次一樣可以作代碼優化，其中有些常常是意想不到的。在C++層次進行優化，比在彙編層次優化具有更好的移植性，應該是優化中的首選做法。 

 

　　確定浮點型變數和運算式是 float 型 

 

　　為了讓編譯器產生更好的代碼(比如說產生3DNow! 或SSE指令的代碼)，必須確定浮點型變數和運算式是 float 型的。要特別注意的是，以 "；F"； 或 "；f"； 為尾碼（比如：3.14f）的浮點常量才是 float 型，否則預設是 double 型。為了避免 float 型參數自動轉化為 double，請在函數聲明時使用 float。 

 

　　使用32位的資料類型 

 

　　編譯器有很多種，但它們都包含的典型的32位類型是：int，signed，signed int，unsigned，unsigned int，long，signed long，long int，signed long int，unsigned long，unsigned long int。儘量使用32位的資料類型，因為它們比16位元的資料甚至8位元的資料更有效率。 

 

　　明智使用有符號整型變數 

 

　　在很多情況下，你需要考慮整型變數是有符號還是無符號類型的。比如，保存一個人的體重資料時不可能出現負數，所以不需要使用有符號類型。但是，如果是要保存溫度資料，就必須使用到有符號的變數。 

 

　　在許多地方，考慮是否使用有符號的變數是必要的。在一些情況下，有符號的運算比較快；但在一些情況下卻相反。 

 

　　比如：整型到浮點轉化時，使用大於16位元的有符號整型比較快。因為x86構架中提供了從有符號整型轉化到浮點型的指令，但沒有提供從無符號整型轉化到浮點的指令。看看編譯器產生的彙編代碼： 

 

　　不好的代碼： 

 

編譯前 編譯後 

 

double x； mov [foo + 4], 0 

unsigned int i； mov eax, i 

x = i； mov [foo], eax 

flid qword ptr [foo] 

fstp qword ptr [x]  

 

　　上面的代碼比較慢。不僅因為指令數目比較多，而且由於指令不能配對造成的FLID指令被延遲執行。最好用以下代碼代替： 

推薦的代碼： 

 

編譯前 編譯後 

 

double x； fild dword ptr [i] 

int i； fstp qword ptr [x] 

x = i；  

 

　　在整數運算中計算商和餘數時，使用無符號類型比較快。以下這段典型的代碼是編譯器產生的32位整型數除以4的代碼： 

 

　　不好的代碼 推薦的代碼 

 

編譯前 編譯後 

 

int i； mov eax, i 

i = i / 4； cdq 

and edx, 3 

add eax, edx 

sar eax, 2 

mov i, eax