循环中应缓存 strlen 或 size() 结果避免重复计算，否则导致 o(n²) 退化；优先用范围 for 循环；手动展开需谨慎，依赖编译器自动优化更可靠。

循环体内别重复算 strlen 或 size()

每次迭代都调用 strlen(s) 或 vec.size()，实际是反复走内存、做计算，尤其 strlen 是 O(n) 操作，整个循环直接退化成 O(n²)。这不是“多一次函数调用”的小问题，而是算法级退化。

• 把长度缓存到局部变量里，比如 int len = s.length(); 或 size_t n = vec.size();
• 对 std::vector，.size() 通常只是读成员变量，但编译器未必能 100% 证明它不变——尤其在有别名或跨函数调用时，保险起见仍建议外提
• 用范围 for 循环（for (const auto& x : vec)）天然规避这个问题，但前提是不需要索引

循环展开不是写得越长越好

手动展开（比如每次处理 4 个元素）确实能减少分支开销，但盲目展开容易适得其反：代码体积膨胀、寄存器压力上升、缓存行利用率反而下降。现代编译器（GCC/Clang 在 -O2 或 -O3 下）已能自动判断是否展开、展开多少次。

• 优先让编译器做：确保循环体简单、无副作用、迭代次数可静态估算
• 手动展开只在 hot path 且编译器没触发时考虑，且必须处理尾部余数（i 主循环 + 单独处理剩余 0~3 个）
• 展开因子选 2、4、8，避开质数；超过 8 容易挤占寄存器，得不偿失
• 禁用 -funroll-loops 这类激进选项——它不管上下文，可能把小循环也强行展开

访问内存要讲“顺序”，别跳着读

CPU 缓存按行（通常是 64 字节）加载，连续访问能预取、命中率高；随机或跨步访问（如矩阵乘法里按列遍历）会频繁 cache miss，性能跌掉几倍。

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• 嵌套循环中，确保最内层循环遍历连续内存：二维数组用 A[i][j] 就该外层 i、内层 j，别反过来
• 结构体数组优于指针数组：前者数据紧凑，后者每个元素可能分散在堆上
• 用 alignas(64) 对齐热点结构体，避免伪共享（false sharing）——多个线程改同一缓存行的不同字段时会互相踢出缓存

别在循环里 new/delete 或调用虚函数

动态分配和虚函数调用都带运行时开销，且破坏编译器优化机会。前者涉及锁、内存碎片；后者阻止内联、阻碍向量化。

• 资源提前分配好：循环前 std::vector<t> buf(N);</t>，循环内只写入，不 resize
• 虚函数调用尽量提到循环外，或用模板/策略模式替换（template<typename op> process(...)</typename>）
• 小函数加 inline 提示，但别滥用——编译器比人更懂何时该内联
• 用 std::transform、std::accumulate 等 STL 算法，它们内部已针对常见场景做了向量化和分支优化

真正卡住性能的，往往不是单条语句快慢，而是内存访问模式是否匹配硬件特性，以及编译器能否识别并优化你的意图。写完循环，先看生成的汇编（objdump -d 或 Compiler Explorer），再测——否则所有“优化”都只是幻觉。

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