C++ （插入排序使用'；而'；）和（插入排序使用'；for'；）之间的计算时间有什么区别？ ///////////////////////////////////////////////////////////// 无效插入\u排序\u f（int*A，int s，int e）{ int j，i，tmp； 对于（j=s+1；j=0&&A[i]>tmp；i--） A[i+1]=A[i]； A[i+1]=tmp； } } 无效插入\u排序\u w（int*A，int s，int e）{ int j，i，tmp； 对于（j=s+1；j=0&&A[i]>tmp）{ A[i+1]=A[i]； } A[i+1]=tmp； } } //////////////////////////////////////////////////////////////

我用100000个数据测试了两个插入排序，一个使用“for”，另一个使用“while”。 我想在计算时间上没有什么有意义的区别。 但“while”比“for”平均速度快约1000毫秒。 这是哪一个造成的

附言。

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我发布完整的解释代码

如果将功能更改为：

void insertion\u sort\u w（int*A，int s，int e）{
int j，i，tmp；
对于（j=s+1；j=0&&A[i]>tmp）{
A[i+1]=A[i]；
--一,；
}
A[i+1]=tmp；
}
}

clang和gcc将为这两种方法生成相同的输出

对于最初的实现，为两种方法生成的ASM之间的差异是最小的。如果（在启用优化的情况下！）两者之间有任何显著的性能差异，我会非常惊讶

仔细看一下ASM：

您的while循环版本确实会产生更少的ASM，但这并不意味着它会更快。这只意味着编译器在for循环版本中生成了一些额外的代码块和跳转。这实际上可能会使for循环版本稍微快一点，因为它可能有一个while循环版本没有的额外的早期输出。另外，额外的跳跃可能是一个问题

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使用vtune之类的分析器可能是了解相对性能的最佳选择。

我可以看到一些可能影响代码实际执行时间的因素。除非你是在编写特定于硬件的实时代码，否则我不会忽略性能上的差异

编译器优化
分解循环可以通过使用进行优化。编译器可能会对其中一种循环类型更有效地执行此操作

CPU优化
在流水线CPU中，分支会损害性能。如果查看为“for”或“while”循环生成的汇编代码，您将有一个条件分支命令（执行另一个迭代或在循环后继续编码）。简单地说，CPU不想等待条件分支的结果来执行下一个命令，因此它“猜测”下一个命令，然后决定是否放弃该结果（读取和）。
老实说，我不知道预测在一个循环或另一个循环中是否更有效，但这在理论上会有所不同

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您是否在启用编译器优化的情况下进行测试？我做了一些快速测试，两个功能之间没有明显的区别。@blastfurny哦，你说得对！我将“debug”改为“release”，所以计算时间没有差别。谢谢~但我还是不知道在“调试”模式下有什么不同。调试==“故意减速”。在调试构建中，每次修改变量时，它都会从寄存器中获取值，并将其写入内存位置。这使得调试器只需查看内存地址即可找到变量的当前值。在调试模式下，编译器不会刻意优化（例如，删除不必要的操作，重新排序以获得性能）。如果您准确地写下代码所表示的操作序列，您将看到这两个代码示例所做的事情是不同的，即使它们对函数的调用方具有相同的净效果。我的“while”比别人快。你和我的“for”速度一样，我不相信你。您是在启用优化的情况下编译，还是正在生成调试生成？调试模式。我发布我的完整代码。我在VisualStudio中做了默认设置。

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void insertion_sort_f(int *A, int s, int e) {
    int j, i, tmp;
    for (j = s+1; j < e; j++) {
        tmp = A[j];     
        for (i = j - 1; i >= 0 && A[i] > tmp; i--)
            A[i+1] = A[i];          
        A[i + 1] = tmp;
    }
}
void insertion_sort_w(int *A, int s, int e) {
    int j, i, tmp;
    for (j = s + 1; j < e; j++) {
        tmp = A[j];
        i = j;
        while (--i >= 0 && A[i] > tmp) {
            A[i + 1] = A[i];
        }
        A[i + 1] = tmp;
    }
}
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