看汇编码嘛

猜
同速

后者快。因为实际赋值操作的机器指令次数是相同的，但前者多了循环检测条件的指令。

[ 本帖最后由 TonyDeng 于 2012-8-31 12:21 编辑 ]

额

这个问题 如果就是20个 基本没区别

如果大了 能看出区别 但循环的指令少 赋值的指令多 所以 一般认为 以某个合适的【块】来进行是最快的

个数越少，差异越明显。一个赋值操作只有一次mov，但每次循环迭代都要多一个if检测动作。看效率，不是看指令数目，而是看实际执行了多少次，以及每个指令操作的耗时（不同指令有不同的耗时差异）。这是看性价比的取舍，如果是数目有限的赋值，往往是直接赋值的效率更高，只是书写费力罢了，随着数目的增加，这种费力效应不断放大，就不如使用循环了，此时省的是自己的功夫，但不省机器的功夫。确实是要平衡，这也是我一直说不要总玩算法的原因，事实上不同的算法有不同的适应环境，就算是排序那么简单的东西，在不同的数据规模上也有很显著的性能差异，不要以为通晓所有排序算法就了不得，当你不知道面向实际数据规模有所取舍的时候，那就是书呆子，而现实更需要的是你懂得这里面有取舍的需求，根据实际的情况选择数据规模和使用算法。

个数越少，差异越明显。

你说的是差的比例大 但从数值上来说 差的很少 我上面说差的不大也是从绝对时间上来说的

确实是要平衡，这也是我一直说不要总玩算法的原因，事实上不同的算法有不同的适应环境，就算是排序那么简单的东西，在不同的数据规模上也有很显著的性能差 异，不要以为通晓所有排序算法就了不得，当你不知道面向实际数据规模有所取舍的时候，那就是书呆子，而现实更需要的是你懂得这里面有取舍的需求，根据实际 的情况选择数据规模和使用算法。

现在的情况是 能在算法层面上优化一下就很不错了 很少能通吃 即便是专门的计算软件 也这样

像递归那种算法，无论是高级代码还是汇编码，都是少量的，但事实上它最耗时、最耗资源，光是保护现场和恢复的动作，就足以把那些精简代码完全废掉，变成负效应。教科书上最误人子弟的一个经典，就是教人用递归算斐波那契数列或阶乘。

是的，据那个报告说，差异其实是30%左右。