为什么 C++ 没有 C 语言快？

很多人有一种误解，认为 C++ 由于其比 C 语言多了许多高级特性，在性能上必然不如 C 语言。但实际上，这种说法并不完全准确，而且很大程度上是基于对 C++ 的片面理解。绝大多数情况下，C++ 的性能与 C 语言是相当的，甚至在某些方面 C++ 可以做得比 C 更优。

真正让你产生“C++ 不如 C 快”这种感觉的原因，往往不是语言本身的设计缺陷，而是因为：

1. C++ 的抽象特性“用不好”时带来的开销： C++ 提供了面向对象、模板等强大的抽象机制。如果开发者不理解这些特性的底层实现，或者滥用它们，确实会引入一些不必要的开销。但这并不是语言本身的错，而是使用方式的问题。就像你有一把瑞士军刀，你可以用它切菜切得很锋利，也可以用它钻木取火，但如果你只用它去撬石头，那它肯定不如锤子好用。

2. 遗留的 C 代码和 C++ 代码的交互： 在实际项目中，经常会遇到 C++ 代码调用 C 库，或者 C 代码调用 C++ 库的情况。为了保持接口的兼容性，C++ 在与 C 交互时，需要进行一些“粘合”工作，比如 `extern "C"`。这个过程本身不会带来显著的性能损失，但如果 C++ 的接口设计过于复杂，或者与 C 的交互方式不够直接，可能让人感觉 C++ 层引入了额外的时间。

3. 编译器和标准库的成熟度（历史原因）： 早期的 C++ 标准和编译器在优化方面确实不如经过几十年打磨的 C 编译器。但如今的 C++ 编译器（如 GCC, Clang, MSVC）在优化能力上已经非常强大，很多抽象的 C++ 代码在编译后能生成与手写 C 语言几乎一模一样的汇编。

4. 开发者习惯和项目历史： 有些项目可能从 C 语言开始，然后逐渐引入 C++ 的部分功能。这种混合项目，如果 C++ 的部分不是由熟悉 C++ 性能特点的开发者编写，或者历史遗留的 C 代码没有被很好地“现代化”，也可能导致性能问题。

我们来详细拆解一下 C++ 的一些特性，看看它们是如何与性能挂钩的：

1. 对象和类（面向对象）：

虚函数 (Virtual Functions): 这是 C++ 面向对象的核心之一。当一个类有虚函数时，编译器会在对象中安插一个指向虚函数表的指针（vptr），并在调用虚函数时通过这个指针查找实际的函数地址。
性能影响： 这个查找过程确实比直接函数调用多了一个间接寻址的步骤。
为什么不一定“慢”：
编译器优化： 现代编译器在很多情况下可以进行“虚函数消除”或“内联预测”。如果编译器能确定在某个特定上下文中调用的虚函数是哪一个（比如通过分析代码路径），它会直接生成对应函数的调用代码，完全消除虚函数表查找的开销。
静态分派 vs. 动态分派： 并非所有函数调用都是虚函数。大量的成员函数调用是非虚的，它们会被直接内联或生成直接调用代码，性能与 C 语言中的普通函数调用无异。
函数指针的开销： 即使有虚函数表，其开销也类似于 C 语言中的函数指针调用，这已经是相当高效的间接调用方式了。而且，这种动态分派能力提供了巨大的灵活性和代码复用性，很多时候这点性能损失是值得的。
继承和组合:
性能影响： 继承会增加对象的大小（因为需要存储基类成员以及可能的虚函数指针）。组合也是如此。
为什么不一定“慢”：
数据布局: 编译器会精心安排数据成员的布局，以最小化内存对齐带来的浪费。
直接访问: 对基类成员的访问在编译期可以被优化为直接偏移访问，与 C 语言访问结构体成员类似。

2. 模板 (Templates):

模板元编程 (Template Metaprogramming): 模板使得 C++ 可以在编译期执行大量的计算和代码生成。
性能影响：
代码膨胀 (Code Bloat): 为每种具体的类型实例化一个模板版本，会生成大量的重复代码，增加可执行文件的大小。
编译时间: 模板的编译和实例化过程是相当耗时的。
为什么不一定“慢”（甚至更快）：
编译期计算: 许多本应在运行期进行的计算可以在编译期完成，这完全消除了运行期开销。例如，`std::accumulate` 的某些实现可以使用模板在编译期计算出总和。
零成本抽象 (ZeroCost Abstractions): 这是 C++ 的核心设计理念之一。优秀的模板使用会生成高度优化的代码，其运行性能与手动优化的 C 语言代码几乎没有差别。比如 `std::vector` 的某些操作，如果编译器分析得当，其性能可以与你手动管理内存的 C 数组一样高效。
泛型编程: 模板提供了强大的泛型编程能力，让你编写一次代码，即可用于多种数据类型，避免了大量重复编写的低效代码。

3. STL (Standard Template Library):

容器 (Containers) 和算法 (Algorithms): STL 提供了高效的数据结构（如 `std::vector`, `std::map`）和通用算法。
性能影响：
抽象层: 相较于直接操作 C 数组或链表，STL 容器和算法增加了一层抽象。
内存管理: 像 `std::vector` 会有动态内存分配和管理（`new`/`delete`），这比 C 语言的 `malloc`/`free` 本身没有效率差异，但管理不当（频繁扩容）可能会影响性能。
为什么不一定“慢”：
高度优化: STL 的实现经过了高度优化和广泛测试，其性能通常非常出色，很多时候优于开发者自己从头写的 C 代码。例如，`std::sort` 通常使用一个比普通快速排序更鲁棒、更优化的实现。
RAII: STL 利用 RAII（Resource Acquisition Is Initialization）模式来管理资源，这在内存管理和异常安全方面提供了便利，并能生成高效的代码。
可读性和可维护性: 使用 STL 可以极大地提高代码的可读性和可维护性，让你能更专注于算法逻辑本身，而不是低级的内存操作。

4. 异常处理 (Exception Handling):

性能影响： 启用异常处理会增加一些运行时开销，主要体现在编译选项（比如 `fexceptions`）和异常抛出、捕获时的堆栈展开过程。
为什么不一定“慢”：
“不走通常路径”的优化: C++ 的设计哲学是，异常的成本只在你真正抛出异常时才显现。在正常执行路径上，异常处理的开销可以忽略不计。
替代方案的权衡: 如果不用异常，开发者需要大量使用错误码（如 `errno`）或返回值来传递错误信息。这不仅会使代码变得冗长混乱，而且常常需要开发者手动检查每一步的返回状态，否则容易遗漏错误，导致难以调试的问题。异常提供了一种更结构化的错误处理方式。

5. 其他 C++ 特性：

智能指针 (Smart Pointers):
性能影响： 相比原始指针，智能指针（如 `std::unique_ptr`, `std::shared_ptr`）会引入额外的开销，比如对象的引用计数（对于 `shared_ptr`）。
为什么不一定“慢”：
内存安全: 智能指针极大地减少了内存泄漏和悬空指针的风险，这带来的长期维护成本和潜在的运行时错误修复成本，往往远远超过了其微小的性能开销。
RAII: 智能指针是 RAII 的典范，自动管理资源生命周期。
`std::unique_ptr`: `std::unique_ptr` 几乎没有运行时开销，其性能与原始指针几乎相同。
lambda 表达式: 现代 C++ 的强大特性。
性能影响： Lambda 表达式在底层会被编译成一个匿名函数对象（closure），访问捕获的变量时可能涉及引用或拷贝。
为什么不一定“慢”：
内联: Lambda 表达式非常容易被编译器内联，性能极高。
简洁性: 它们使代码更简洁、更易于阅读，尤其是在函数式编程风格中。

总结一下，为什么人们会有 C++ 不如 C 快的印象？

对抽象的误解： 认为 C++ 的高级特性（如虚函数、模板、STL）一定会带来性能损耗，而忽视了现代编译器惊人的优化能力和这些抽象带来的生产力提升。
不良的编程实践： 使用 C++ 时，如果滥用某些特性，比如在性能敏感路径上频繁使用 `shared_ptr`，或者编写效率低下的模板，当然会影响性能。但这是使用者的问题，不是语言本身的问题。
复杂的项目维护： 在一个庞大且历史悠久的 C 项目中，很多性能优化可能是经过多年积累的“手工优化”结果。而一个新的 C++ 项目可能还没有达到那种优化程度。
特定场景的对比偏差： 可能将某个特定场景下（例如某个性能极其敏感的底层库）的 C 实现与一个非优化的 C++ 实现进行比较，得出了片面的结论。

真相是，当 C++ 被恰当地使用时，其性能几乎可以与 C 语言相媲美，甚至在某些情况下，由于编译期优化和更高级的算法库支持，C++ 还能提供更好的性能。 很多高性能的系统软件（如游戏引擎、操作系统内核的某些部分、数据库引擎）都大量使用 C++，正是因为在现代工具链的支持下，C++ 的性能足以满足其严苛的要求。

所以，与其说“C++ 没有 C 快”，不如说“不了解 C++ 性能特点而滥用其特性的 C++ 代码可能不如 C 语言快”。正确理解和运用 C++ 的各种特性，你会发现它同样能构建出极其高效的应用程序。

网友意见

感谢资深的内联党 @IceBear 同学的一夜辛苦劳动：

终于为我们揭开了本问题“为什么 C++ 没有 C 语言快”的终极答案。

来看论证过程（全都摘自上文及评论区的发言）：

这就意味着，所有的stl版本，使用rbt都是在算法模型上的失败？毕竟C++标准里，并没有任何一个地方规定stl的set/map必须使用红黑树。

所以，题目里：“为什么 C++ 没有 C 语言快”？

回答就很显然了：@IceBear 同学严正指出：“因为你们无比信赖的stl库在一开始的数据结构和算法的选型上就错了啊——先天就有方向性错误，靠后天补回来？怎么补？”另外，这么无知的作者写出来的stl，又是怎么被广大的C++程序员这么信任的？靠层层封装、细节和实现隐藏到云里雾里（反正你们基本上没几个看得懂），所以张嘴吹就行了？

当我提出这个疑问之后，@IceBear 同学就开始找补了：

那我的回答也很简单：

如果所谓的“avl和rbt打得有来有回”理论是对的话，那按照他的意思修改后的测试结果依然一边倒（insert/find各五次，map/rbt只在100量级的insert上赢了一次——胜率10%），就只能理解为“stl实现挫了吧”？

反过来，如果非要说“stl实现很棒，已经是最高性能”，那还赢不了我的avl……是不是只能理解为“rbt在算法上就是不如avl”？于是“stl作者选型失误”这口锅又该谁背呢？

另外，C++（尤其是stl）的abi兼容性理论也是个很有趣的说法，因为在这个话题下：

1. 意思就是第一版的stl作者是个sb咯？
2. 不同版本的stl，尤其是gcc/vc/sgi，他们本来就没有任何的兼容性：要不要做个实验，在vc下编一个库，导出个map给gcc用，看看跑起来core不core？我都懒得去问实验结果了，我就问问会不会真的有谁大声的告诉大家：“我真的跑去做了这个实验”？
3. 既然不同实现的stl没有abi兼容性，也不需要维护跨实现的abi兼容性，那第一条结论就要增强为：“所有stl实现第一个版本的作者，全都是sb”……哇……震惊啊！

总之，我无意在avl和rbt之间作出什么结论（实际上这两货吵了几十年也没吵出个结果来，我凑什么热闹啊？）

但不管怎么样，在“stl的map（rbt）全面落败于我的avl（胜率10%）”这个事实面前：

1. stl的实现水平太差（作者水平太差）
2. C++的模板展开机制无法保证最优性能
3. stl的数据结构和算法选择出了问题，rbt明显比avl慢

上述三个结论，不可能同时被否定。内联党们，我知道你们非常不愿意肯定第二条，那剩下的1/3条，你们看着挑一个顺眼一点的？

如果你们非要同时否定上述三个结论，也不是不行，那剩下唯一的结论就是：我的avl实现水平太高（毕竟是在一堆debuff面前还能拿到90%的胜率）。

当然，伸手不打笑脸人。你们真要是这么吹捧我了……上面的什么“C++还是C快”的话我就不较真了，爱咋咋的。

嗯。

大过年了，挺开心的。

---

这个话题本来是个挺好的话题，但简单看了一下，发现无论正方反方，居然都是觉得内联就无敌的内联党（包括template党/CRTP党/inline党/macro党）？然后所有的争论，都是在争C和C++谁的内联更好？！对了，其实我也不知道这“好”的定义是什么——展开更小？用起来更方便？封装性更好？还是可读性更好？

有意思。

我经常喜欢说点大家不喜欢听的话，这次自然也不例外。于是随手写了个小例子，给你们内联党们（不管正方还是反方）演示下超越内联的威力：

核心的测试模型在此，已经排除了内存分配和测试数据差异的影响：

map/hash（unordered_map）都是标准的stl，而avl和btree是很多年前写的，现在公司内多个核心项目中都在用。

怎么说呢？

纯C的数据结构要想超于stl实际上并不难，哪怕是一般意义上操作更复杂的avl/btree对比红黑树，依然能做到全程领跑。甚至在迷你小数据量（<100）时，还能达到甚至超越哈希表（特指：stl版本）的水平（实际项目中，真正存有海量数据的数据结构是极少的，往往散布这大量的这类迷你小结构）。

诀窍在哪？

虽然这两份代码是公司版权，不开源，但给个核心数据结构定义应该没问题，老手们应该都能看出门道：

       typedef uint64_t avl_key_t;  typedef struct avl_node {     avl_key_t           key;     struct avl_node*    left;     struct avl_node*    right; } avl_node_t;  typedef struct info     //随手写个avl的用例 {     avl_node_t          avl;     uint32_t            argc;     const voidt*        argv[0]; } info_t;  typedef struct btree_page {     uint64_t                keys[PAGE_ITEMS];     union     {         struct btree_page*  page;         void*               data;       //for leaf     }                       ptrs[PAGE_ITEMS];     struct     {         uint8_t             count : 8;         bool                leaf : 1;     }; } btree_page_t;      

看出来区别了吗？

且不说模板能inline的东西，C一样能用，就说通过对数据和代码分布的精确调整和定义，一样能够极大的优化数据分布结构，极大的优化cpu的执行效率。我还可以很明确的说，我的这两份代码里，一条汇编优化都没用到，inline也极少用到，手动循环展开这事也没做，基本上都用的是传统的C函数的最标准写法（因为有用在IOT设备中，二进制大小有严格要求）。

而在这个case里，内联党们输就输在你们所自以为傲的内联上：所有的内联手段都会极大的导致代码膨胀。而在很多场景下，尤其是x64平台寄存器充足且非benchmark的复杂场景下，一个call所带来的消耗（而且call之后子函数往往能被预测和预加载），实际上并不如很多人想象的那么大。而滥用内联带来的负面影响，却会被很多人忽视。

说完了代码指令膨胀，我就来说一下数据分布问题：

在说这个问题之前，先说一下C风格和C++风格的区别。毕竟除非C的代码中用到了少数偏门的关键字（如_Generic），不然，C的代码可以几乎毫无阻碍的在C++编译器中编译通过。所以，“何为C++代码”，在这个问题里并不是一个纯搞笑问题。

在我看来，C++风格的代码就是以各种类为单元，各种层层叠叠的（继承/组合）而形成的对象体系。而C风格则是要么都以基本数据类型组合，要么以指针相互连接组合的体系。

回到这个问题：

在rbt/avl/btree的话题下，C++的风格是这样的：

       template <class _Ty1, class _Ty2> class _Compressed_pair<_Ty1, _Ty2, false> final { // store a pair of values, not deriving from first public:     _Ty1 _Myval1;     _Ty2 _Myval2; }     

然后用起来，哪怕做了最极限的优化排布，大概是这样的：

       class btree_page {     _Compressed_pair<T1, T2> data[size]; };  class avl_node {     _Compressed_pair<T1, T2> data;     avl_node* left;     avl_node* right; };  //没仔细研究过stl的内存布局，说不定是这样的排布，可能会更好点（如果没有其他因素干扰的话） class avl_node {     avl_node* left;     avl_node* right;     _Compressed_pair<T1, T2> data; };     

对比一下我上面的btree_page，C++问题在于：在树中进行搜索的时候，我们都只需要T1（key），而不需要T2（value）。硬把T2塞在T1的后面，只会让T1支离破碎，降低cpu的数据cache的使用效率。二叉树场景也是类似的：在二叉树搜索中，key/children ptr才是最高频用到的，自然都应该集中到开头，一起被prefetch才是最优的。甚至如果T2足够大的话，按照C++的内存布局，cpu的prefetch会完全没意义甚至还可能有自作聪明般的反效果。而且在这种场景下，万能的编译优化都帮不上忙——它总不能帮你优化到把内存布局都给你改了吧？

所以，在指令cache和数据cache都不友好的情况下，C++风格的代码实际上会有一个戏剧性的效果：

在小规模的demo/benchmark代码中，表现异常优异——因为这个时候代码内联展开的场景很有限，于是展开的次数不多，而且数据一般是高度规整而且在一定程度上有过下意识的优化的，于是效果拔群。

但是在实际大型生产项目中，C++风格的代码的表现就不行了（特指性能方面，而且和C比）——我代码里写一个模板，在编译后能生成多少份不同的实例，谁数的清？各种类的层层叠叠，实际一个类的内存布局结构，不借助工具或文档，又有多少人能了如指掌？我就不说别的，你们各个号称精通C++ STL的人，不翻代码不看文章，我就挑个简单点的，有多少人能立刻就闭眼就说出std::string或者std::shared_ptr完全展开后的最终实际内存布局？稍微进阶点的问题就是：std::map<int,int>和std::multimap<int,int>的实际内存布局的差异有哪几处？

古语有之：知己知彼，百战不殆。在什么都两眼一抹黑的情况下，你告诉我一个C++程序员对大量使用stl的大型复杂代码有比C代码更高的优化能力？

最后

声讨完内联党，回到原始问题：C和C++都是会变成实际的cpu指令来运行的。因此，它们在性能相关的任意方面，在本质上是没有区别的。

但是——凡事都有个但是——在实际项目中，尤其是大型项目中，C的种种约束（换言之：不爽），会带来更强的思考性、更低的封装能力（换言之：麻烦），会带来更高的细节优化空间、更少的代码特性（换言之：古老），会带来更精确可控的代码。

C++则完全反之。

当然，作为C/C++双修党，我在写C时，总会无限怀念：自动推导（auto）、函数重载（吐槽下半残的_Generic）、默认参数、lambda……但两全其美的东西总是存在于幻想中。

总之，这个话题其实能展开很多方面深入下去。但是变成了内联党们一统天下的狂欢party，这真的是哭笑不得了。

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@IceBear

测试模型改成这样之后：

很不走运，insert模型，map还是输：

你要不要再写一篇新的文章来找个新借口？

我们就用 @alvmu 安利的 freebsd 在 C 语言里用宏实现的红黑树与 C++ 用模板实现的做比较，而且大家都用 malloc 分配节点，很公平

C 410ms, gcc-12 编译器，开 O2

C++ 386ms, g++-12 编译器，开 O2

而且 C++ 我还没关异常，关了异常更快

---

少听那些半吊子的学习资源胡扯

std::sort 跟 qsort 哪个快？

std::sort 利用模板的优势直接把比较操作内嵌；而 qsort 每比较一次都需要函数调用。这还没完，每次调比较函数传的都是数据的地址，比较函数里面还得间接取址两次。

vector 跟侵入式链表哪个遍历的快？哪个存储结构对缓存友好？哪个能利用 SIMD？哪个内存占用小？

还有链表实现的栈/队列，和 deque 封装的比，都慢到姥姥家了。

不是说 C 语言不能实现比较内联的 sort，也不是说它实现不了 vector 、deque 一样的高级结构。

要么，你对每一种类型，每一种的比较方式都写一遍排序，对每一种类型都实现一遍 vector、deque —— 累死你，维护恶心死你。

要么，用万能的宏？那玩意搞复杂的东西比模板还复杂还黑魔法还难调试。

C 语言的语法限制就决定了在人类能接受的了的复杂度下，用 C 语言写代码只能使用函数指针作为通用的回调接口，只能将侵入式链表作为通用的数据结构。

复杂的东西不是 C 语言实现不了。C 语言是图灵完备的，冯·诺依曼计算机上能跑的软件理论上它都能实现出来。

而是以这个复杂程度，你实现不了，实现的了也维护不了。

最经常被拿出来说 C++ 比 C 慢的是哪个特性？

虚函数

你说慢那就改成 CRTP，改成 variant，还慢个锤子。

CRTP 完全静态，比 C 去 if else 比较转发还快。

发现这种逻辑的蛮不讲理了吗？

它对比的完全是不同的实现。

你要是用 C 语言去实现和虚表一样的结构，速度也是跟 C++ 在一个水平线上。甚至因为编译器不能做针对性的优化，速度还不如 C++。

你会说 C 语言模拟面向对象一般是把函数指针直接放在类内啊，不需要虚表这样二次寻址。

对啊，那 C++ 也可以这样搞。哪有 C 能写的设计模式，C++ 就不能写的？C++有高级语法支撑，实现起来、用起来还更简单。

不公平的比较就是放屁。

---

Python 等脚本语言比非脚本语言慢是慢在动态的检查

Java 等虚拟机语言比 native 语言慢是慢在解释器这个二道贩子（JIT 激活前），慢在 GC 的停顿

C，C++，Rust 之间的相对快慢是因于设计思想、设计理念。

但是 C/C++ 相比于其他语言的好处是，一切都是允许你控制的。

不像 GIL 去不掉，类型检查去不掉，不必要的 null 检查去不掉，GC 停顿不能控制。

如果一个设计慢，那就去掉，不会不允许你去换。

比如虚函数慢，比如 iostream 慢，那就换用快的设计。

连内存管理都是交给你允许你控制的。

所以，多自己了解了解。

那些鬼话十年前就有了，十年后还是一样的话术，用词都没改。

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  问得好！这确实是周期表中同族元素之间一个很有意思的性质差异。咱们来好好捋一捋，为什么硅这家伙对氟这么“着迷”，而它上面的大哥碳却好像没那么激动。要讲清楚这个问题，得从几个关键点入手：原子大小、电负性、成键特性，以及电子层结构。 1. 原子大小的“落差”：你想想，硅和碳都在第四族，从上往下数，原子核的.............
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  USB Type-C 充电口为什么没有中文名字?

  

  USB TypeC 充电口之所以没有中文名字，这背后其实是一个挺有意思的文化和技术命题，并不是因为我们中文不够厉害，而是因为“USB TypeC”本身就是一种国际通用的技术标准命名方式。咱们先从“USB”说起。USB，全称是Universal Serial Bus，翻译过来就是“通用串行总线”。这个.............
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  C/C++基本数据类型里面为什么没有byte呢？

  

  好的，我们来聊聊 C/C++ 里为什么没有一个叫做 `byte` 的基本数据类型。这确实是个有趣的问题，背后涉及到语言设计哲学、历史渊源以及 C/C++ 的核心定位。首先，我们要明确一点：C/C++ 确实没有一个叫做 `byte` 的关键字作为内置的基本数据类型。那么，为什么会这样呢？这主要有以下几.............
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  LeetCode上 C++ 官方题解为什么有很多没有写delete，不会内存泄漏么？面试时也可以么？

  

  这个问题问得很好，而且在实际编程中确实是大家经常会遇到的一个点。我们来深入聊聊 LeetCode 官方 C++ 解题中很多时候不写 `delete` 的原因，以及这是否意味着没有内存泄漏，以及在面试中是否可以这样操作。为什么 LeetCode 官方题解很多不写 `delete`？这背后其实是几个关键.............