为什么前面的中间比后面快？

不要要求这样的事情。

我有时会说。

i；和 i++

是一样的，你相信吗？

不要低估编译器。

例如，GCC 会自动为您优化它。

所以你把 i++ 写进去，++i 的效果和你问的一样，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，不可否认，编译器会自动优化。

我用 gcc -o2 运行了 1000w 次，用于循环 i++ 和 ++i; 效果是一样的。

没有这样的事情。

易喜兰的理解是不正确的。 在编译器未优化的情况下，+i 是先加 1 再复制，i++ 是先复制再加 1

你也能“看到”这个吗？

棒。。。

两者都在处理同一个问题，C++不一定比MATLAB快。 两者之间没有可比性。

MATLAB是专为数学家设计的软件，专注于实现他们的想法。 在做对的基础上，提高操作速度。

C C++也可以实现MATLAB的功能。 但是很多**需要写。 MATLAB提供的大量函数需要程序员自己实现。

MATLAB本身是用C语音编写的，C语音是解释执行语言，逐条执行。

C++是在C语言的基础上发展起来的通用编程语言，应用广泛。 C 和 C++ 属于底层编程语言。

C++是一种编译语言，而MATLAB是一种解释型语言，它有很多消耗大量资源的特性，比如不需要定义变量，需要在运行时动态分配内存; 默认情况下，所有变量都是双精度和资源密集型的; 像 eval 这样的文本宏甚至更慢。

事实上，完全优化的MATLAB并不比C++慢多少，但是经过这样的优化后，MATLAB的优势基本上就大了一半以上。

C++ 是一种编译语言，只需编译一次，然后加载到内存中。

另一方面，Matalb 是一种解释语言，阅读一个句子，编译一个句子，执行一个句子，这当然很慢。

C++继承了C语言中硬件的直接操作，具有直接控制的优势。

MATLAB用于矩阵计算、图形图像处理等，主要处理大规模计算等程序，因此速度比较慢，数据矩阵的计算需要大量时间。

现代MATLAB是用C语言编写的，这可能是一个原因。

为了保存每条数据，C++ 内部必须有一个数组来保存数据（或指针）。

一次插入一个数据，因为原有数据空间不足，需要申请新的数组，复制原来的数组数据。

我的猜测是，C语言中有一个优化，每个堆栈只需要动态申请一个新的数据空间，不需要重新复制原来的数组。 所以性能很好。

例如，向量的初始内存分配是 10，当超过索引长度时引用 11，则需要重新更新内存以添加缓冲区。 假设每次按矢量更新的内存只是您应用的大小，则 10000000000 次分配相当于 10000000000 次内存重新分配和 10000000000 次内存重写。不知道是不是c，可以试试vectorv2（100000000）; 比较时间以了解谁更快。

算法问题，对吧？ 有时您在 C++ 中使用耗时的库或接口，但不能很好地使用它。 这还不如直接使用 Csharp 快。 这是正常的。

C++ 的 int 是传递值，c 是传递引用。

c 使用优化，实际上只执行一次。

大量的一维静态数据带数组，一维少量的动态数据带链表，都是单向的，既能访问数组的速度，又能操作链表的速度，二维运算是最好，有无序后的标准库可以直接运算，无需自定义， 你可以试试。

1、vector

连续存储结构，其中每个元素在内存中是连续的;

支持在尾端进行高效的随机访问和插入删除操作，但在其他位置的插入删除操作效率低下;

2、deque

连续存储结构，即它的每个元素在内存中也是连续的，类似于向量，只是 deque 提供了一个两级数组结构，第一级与向量完全相似并表示实际的容器; 另一级维护容器的第一个地址。

这样，除了 Vector 的所有功能外，deque 还支持高效的根端插入和删除操作。

3、list

具有双链表结构的非连续存储结构，其中每个元素都维护一对向前和向后指针，因此支持向前和向后遍历。

支持高效的随机插入和删除操作，但由于需要额外的指针维护，随机访问效率低下且成本高昂。

简明扼要地解释一下：

首先，Fortran C 是一种高级语言，而 MATLAB 是一种解释型语言。

如果你的MATLAB程序有一个大循环，MATLAB将不得不在每个循环中解释一次语句，所以你100分钟的很大一部分时间不是运行程序，而是解释程序。

Fortran C 在编译时只解释一次，将程序变成机器可读的**。 因此，如果你有一个大的循环，你应该只对小程序使用 fortran，它甚至是一个高级计算器。

其次，关于 Fortran C。 都是高级语言，速度不会有太大区别。

Fortran 可以直接操作矩阵，因此可以直接将数学公式转换为语句。 Fortran是Formula Translator的缩写，适用于数值计算。

C 具有作为指针的优点，因此适用于具有复杂数据结构的问题。 但是如果你想用C语言实现矩阵运算，你必须自己编写繁琐的循环。

你明白吗？

在你给出的例子中，我认为MATLAB比C++慢很多，因为MATLAB必须重复调用同一个函数，简单的加法运算可能还是以矩阵的方式处理的，而C++对此没有问题，函数只需要调用一次，就可以完成几条机器指令的加法。 但是，如果是计算量大的数值计算，我相信MATLAB会更快。

真的需要100分钟吗?!! 今天，我们用四种语言做十亿加法运算，C语言、MATLAB秒、R语言、35s和Python，Python是最不适合计算密集型运算的，有gil锁。

C++是一种编译语言，而MATLAB是一种解释型语言，它有很多消耗大量资源的特性，比如不需要定义变量，需要在运行时动态分配内存; 默认情况下，所有变量都是双精度和资源密集型的; 像 eval 这样的文本宏甚至更慢。

事实上，完全优化的MATLAB并不比C++慢多少，但是经过这样的优化后，MATLAB的优势基本上就大了一半以上。 请参考它。

这取决于您的编码技能......如果你已经非常熟悉C语言，并且你写它没有任何问题，你应该更快。

MATLAB，也称为矩阵实验室，优化了矩阵运算和一些常见的代数运算。 如果您的程序进行了相应的优化，至少您的程序不应比 MATLAB 慢。 ps，基本上和你用的编译器没什么关系，个人觉得VS2010的编译优化还是不错的。

MATLAB是一种特殊的数学计算软件，可以非常快速地处理矩阵。 C++涉及程序简单性，具体取决于级别。

当涉及到循环或C++运行速度时，矩阵必须是matlab。

一般来说，在没有库优化的情况下，大数据输入输出C语言的速度是C++的两倍以上，运行效率会更高，更接近低端语言，易于识别。

你应该是初学者，有很多地方需要使用函数来优化C++以体现其优越性，例如 cin，在 include 头文件下。

+ 在 main 函数中。

std：：ios：：sync 与 stdio （false） 将大大提高效率，最终速度是 scanf 的两倍。

Cin 在输入时与 stdin 同步速度很慢，尤其是当文件输入和输出速度特别慢时，但一旦关闭同步功能，它就会很快。

可以肯定的是，C在编译原则方面比底层语言更先进，而C++则更先进一些。 然而，C 的速度无法实现复杂的函数，而 C++ 的功能要强大得多。 孩子，你是初学者。

我想说，事实并非如此，C 更接近底部，但 C++ 也非常接近底部。 两者之间的差异非常小。