在编程领域中，C语言具备底层、灵活以及高效的特点，能为开发者提供诸多优化的可能性。然而，如何去实现高性能的C程序，这里面存在许多技巧。接下来，我们会详细探讨C语言代码优化的关键策略。
选择合适数据结构
在不同的场景当中，合适的数据结构是非常重要的。比如说，在进行大量查找操作的时候，哈希表要比顺序搜索或者二分搜索快出许多。尽管示例大多使用的是C++库，但是C语言能够通过自定义哈希函数以及散列表结构来实现类似的功能。举例来说，在处理大量用户数据查找的情况下，合理地选择数据结构能够大幅度地提升效率。
避免重复计算
#include
std::unordered_map dataMap;
// ...填充数据...
int value = dataMap[key]; // 相较于线性搜索，哈希表访问时间复杂度接近O(1) 应尽量避免进行不必要的计算。对于不变量或者常数表达式，只需要计算一次，然后缓存结果。比如说在循环中涉及常数计算，提前计算好并使用缓存值，这样能节省不少计算量，这就如同做重复算术题，算一次记住结果会更高效。
递归转迭代
const size_t arraySize = computeArraySize();
for (size_t i = 0; i < arraySize; ++i) {
// 计算昂贵的常数值仅进行一次，并在循环内复用
processValue(i, someExpensiveConstant);
}递归虽然简洁，但是有可能导致栈溢出，或者产生额外的函数调用开销。在能够转化的情形下，使用循环替代递归可以提升性能。比如计算阶乘，递归的写法很简单，不过在处理大数据时，迭代的方式更优，能够减少系统资源的浪费。
开启优化级别
// 不带尾递归优化的递归阶乘示例
unsigned long long factorial_recursive(int n) {
return (n <= 1) ? 1 : (n * factorial_recursive(n - 1));
}
// 迭代求阶乘的方法
unsigned long long factorial_iterative(int n) {
unsigned long long result = 1;
for (; n > 1; --n) {
result *= n;
}
return result;
}现代编译器具备多种优化选项，像GCC里的-O1到-O3以及-Ofast，这些优化选项能助力编译器自动开展循环展开、函数内联等优化工作，开启适宜的优化级别，就如同让编译器自行聪慧地运作，如此程序运行速度便会更快。
巧用内联函数
使用inline关键字，可建议编译器将函数体插入调用处，以此消除函数调用开销。不过，是否内联由编译器决定。在频繁调用的小函数上使用内联，能够节省调用时的性能消耗。
gcc -O3 -o optimized_program source.c预处理器宏展开
合理利用预处理器宏能够简化代码，还能带来微小的性能提升，不过要留意副作用。因为宏定义使用不当会引发扩展问题，所以使用的时候要仔细。比如简单常量替换，运用宏确实可以让代码更加简洁。
减少循环变量读写
inline int fast_add(int a, int b) __attribute__((always_inline)); // 在GCC中强制内联
inline int fast_add(int a, int b) {
return a + b;
}尽可能在一个循环体内完成多个相关的操作，以此减少内存访问的次数，比如在遍历数组的时候，把几个关联的操作放在一个循环当中，从而提升整体的效率，防止多次访问同一区域的内存。
利用缓存局部性
#define ARRAY_SIZE(arr) (sizeof(arr) / sizeof((arr)[0]))编写代码时要考虑CPU缓存的工作机制，要让连续的内存区域能够被连续访问，以此来提高缓存命中率。举例来说，在处理二维数组时，按行顺序进行访问比按列顺序访问更加高效，这是符合缓存存储特点的。
并行化计算
// 避免频繁读取数组元素
for (size_t i = 0; i < n; ++i) {
int val = data[i];
do_something(val);
do_another_thing(val);
}
// 而不是这样：
for (size_t i = 0; i < n; ++i) {
do_something(data[i]);
do_another_thing(data[i]);
}在多核架构系统里，把任务分解到多个线程去执行，能够显著提升程序性能。POSIX线程库pthread是C语言常用的多线程工具。在处理大规模数据的情况下，并行运算可以让多个核心同时开展工作，从而加快处理速度。
性能剖析工具
使用gprof、valgrind等工具来对程序开展性能分析，同时进行内存泄漏检测。借助这些工具找出程序瓶颈，然后针对性地进行优化。要是检测到内存泄漏点，就能及时修复，从而让程序更加稳定。
// 利用行主序存储矩阵来优化缓存访问
typedef struct {
int values[COLS][ROWS];
} Matrix;
void process_matrix(Matrix* m) {
for (size_t r = 0; r < ROWS; ++r) {
for (size_t c = 0; c < COLS; ++c) {
process_value(m->values[r][c]);
}
}
}借助上述诸多C语言代码优化策略，相信你能够编写出运行速度更快、资源利用率更高的程序。最后想问一下大家，你在进行C语言编程时所遇到的最大性能问题是什么？快点留言分享你的经历，别忘了为本文点赞和分享！
