為什麼前面的中間比後面快？

不要要求這樣的事情。

我有時會說。

i；和 i++

是一樣的，你相信嗎？

不要低估編譯器。

例如，GCC 會自動為您優化它。

所以你把 i++ 寫進去，++i 的效果和你問的一樣，我的理解是。

我是自加 1;

i++ 是 i 加 1 的副本;

再走一步！ 所以放慢速度。

我可能不太明白。

但是，不可否認，編譯器會自動優化。

我用 gcc -o2 執行了 1000w 次，用於迴圈 i++ 和 ++i; 效果是一樣的。

沒有這樣的事情。

易喜蘭的理解是不正確的。 在編譯器未優化的情況下，+i 是先加 1 再複製，i++ 是先複製再加 1

你也能“看到”這個嗎？

棒。。。

兩者都在處理同乙個問題，C++不一定比MATLAB快。 兩者之間沒有可比性。

MATLAB是專為數學家設計的軟體，專注於實現他們的想法。 在做對的基礎上，提高操作速度。

C C++也可以實現MATLAB的功能。 但是很多**需要寫。 MATLAB提供的大量函式需要程式設計師自己實現。

MATLAB本身是用C語音編寫的，C語音是解釋執行語言，逐條執行。

C++是在C語言的基礎上發展起來的通用程式語言，應用廣泛。 C 和 C++ 屬於底層程式語言。

C++是一種編譯語言，而MATLAB是一種解釋型語言，它有很多消耗大量資源的特性，比如不需要定義變數，需要在執行時動態分配記憶體; 預設情況下，所有變數都是雙精度和資源密集型的; 像 eval 這樣的文字巨集甚至更慢。

事實上，完全優化的MATLAB並不比C++慢多少，但是經過這樣的優化後，MATLAB的優勢基本上就大了一半以上。

C++ 是一種編譯語言，只需編譯一次，然後載入到記憶體中。

另一方面，Matalb 是一種解釋語言，閱讀乙個句子，編譯乙個句子，執行乙個句子，這當然很慢。

C++繼承了C語言中硬體的直接操作，具有直接控制的優勢。

MATLAB用於矩陣計算、圖形影象處理等，主要處理大規模計算等程式，因此速度比較慢，資料矩陣的計算需要大量時間。

現代MATLAB是用C語言編寫的，這可能是乙個原因。

為了儲存每條資料，C++ 內部必須有乙個陣列來儲存資料（或指標）。

一次插入乙個資料，因為原有資料空間不足，需要申請新的陣列，複製原來的陣列資料。

我的猜測是，C語言中有乙個優化，每個堆疊只需要動態申請乙個新的資料空間，不需要重新複製原來的陣列。 所以效能很好。

例如，向量的初始記憶體分配是 10，當超過索引長度時引用 11，則需要重新更新記憶體以新增緩衝區。 假設每次按向量更新的記憶體只是您應用的大小，則 10000000000 次分配相當於 10000000000 次記憶體重新分配和 10000000000 次記憶體重寫。不知道是不是c，可以試試vectorv2（100000000）; 比較時間以了解誰更快。

演算法問題，對吧？ 有時您在 C++ 中使用耗時的庫或介面，但不能很好地使用它。 這還不如直接使用 Csharp 快。 這是正常的。

C++ 的 int 是傳遞值，c 是傳遞引用。

c 使用優化，實際上只執行一次。

大量的一維靜態資料帶陣列，一維少量的動態資料帶鍊表，都是單向的，既能訪問陣列的速度，又能操作鍊表的速度，二維運算是最好，有無序後的標準庫可以直接運算，無需自定義， 你可以試試。

1、vector

連續儲存結構，其中每個元素在記憶體中是連續的;

支援在尾端進行高效的隨機訪問和插入刪除操作，但在其他位置的插入刪除操作效率低下;

2、deque

連續儲存結構，即它的每個元素在記憶體中也是連續的，類似於向量，只是 deque 提供了乙個兩級陣列結構，第一級與向量完全相似並表示實際的容器; 另一級維護容器的第乙個位址。

這樣，除了 Vector 的所有功能外，deque 還支援高效的根端插入和刪除操作。

3、list

具有雙鏈表結構的非連續儲存結構，其中每個元素都維護一對向前和向後指標，因此支援向前和向後遍歷。

支援高效的隨機插入和刪除操作，但由於需要額外的指標維護，隨機訪問效率低下且成本高昂。

簡明扼要地解釋一下：

首先，Fortran C 是一種高階語言，而 MATLAB 是一種解釋型語言。

如果你的MATLAB程式有乙個大迴圈，MATLAB將不得不在每個迴圈中解釋一次語句，所以你100分鐘的很大一部分時間不是執行程式，而是解釋程式。

Fortran C 在編譯時只解釋一次，將程式變成機器可讀的**。 因此，如果你有乙個大的迴圈，你應該只對小程式使用 fortran，它甚至是乙個高階計算器。

其次，關於 Fortran C。 都是高階語言，速度不會有太大區別。

Fortran 可以直接操作矩陣，因此可以直接將數學公式轉換為語句。 Fortran是Formula Translator的縮寫，適用於數值計算。

C 具有作為指標的優點，因此適用於具有複雜資料結構的問題。 但是如果你想用C語言實現矩陣運算，你必須自己編寫繁瑣的迴圈。

你明白嗎？

在你給出的例子中，我認為MATLAB比C++慢很多，因為MATLAB必須重複呼叫同乙個函式，簡單的加法運算可能還是以矩陣的方式處理的，而C++對此沒有問題，函式只需要呼叫一次，就可以完成幾條機器指令的加法。 但是，如果是計算量大的數值計算，我相信MATLAB會更快。

真的需要100分鐘嗎?!! 今天，我們用四種語言做十億加法運算，C語言、MATLAB秒、R語言、35s和Python，Python是最不適合計算密集型運算的，有gil鎖。

C++是一種編譯語言，而MATLAB是一種解釋型語言，它有很多消耗大量資源的特性，比如不需要定義變數，需要在執行時動態分配記憶體; 預設情況下，所有變數都是雙精度和資源密集型的; 像 eval 這樣的文字巨集甚至更慢。

事實上，完全優化的MATLAB並不比C++慢多少，但是經過這樣的優化後，MATLAB的優勢基本上就大了一半以上。 請參考它。

這取決於您的編碼技能......如果你已經非常熟悉C語言，並且你寫它沒有任何問題，你應該更快。

MATLAB，也稱為矩陣實驗室，優化了矩陣運算和一些常見的代數運算。 如果您的程式進行了相應的優化，至少您的程式不應比 MATLAB 慢。 ps，基本上和你用的編譯器沒什麼關係，個人覺得VS2010的編譯優化還是不錯的。

MATLAB是一種特殊的數學計算軟體，可以非常快速地處理矩陣。 C++涉及程式簡單性，具體取決於級別。

當涉及到迴圈或C++執行速度時，矩陣必須是matlab。

一般來說，在沒有庫優化的情況下，大資料輸入輸出C語言的速度是C++的兩倍以上，執行效率會更高，更接近低端語言，易於識別。

你應該是初學者，有很多地方需要使用函式來優化C++以體現其優越性，例如 cin，在 include 標頭檔案下。

+ 在 main 函式中。

std：：ios：：sync 與 stdio （false） 將大大提高效率，最終速度是 scanf 的兩倍。

Cin 在輸入時與 stdin 同步速度很慢，尤其是當檔案輸入和輸出速度特別慢時，但一旦關閉同步功能，它就會很快。

可以肯定的是，C在編譯原則方面比底層語言更先進，而C++則更先進一些。 然而，C 的速度無法實現複雜的函式，而 C++ 的功能要強大得多。 孩子，你是初學者。

我想說，事實並非如此，C 更接近底部，但 C++ 也非常接近底部。 兩者之間的差異非常小。