1. 记住阿姆达尔定律：
funccost是函数func运行时间百分比，funcspeedup是你优化函数的运行的系数。
所以，如果你优化了函数TriangleIntersect执行40%的运行时间，使它运行快了近两倍，而你的程序会运行快25%。
这意味着不经常使用的代码不需要做较多优化考虑（或者完全不优化）。
这里有句俗语：让经常执行的路径运行更加高效，而运行稀少的路径正确运行。
2. 代码先保证正确，然后再考虑优化
这并不意味着用8周时间写一个全功能的射线追踪算法，然后用8周时间去优化它。
分多步来做性能优化。
先写正确的代码，当你意识到这个函数可能会被经常调用，进行明显的优化。
然后再寻找算法的瓶颈，并解决（通过优化或者改进算法）。通常，改进算法能显著地改进瓶颈——也许是采用一个你还没有预想到的方法。所有频繁调用的函数，都需要优化。
3. 我所了解的那些写出非常高效代码的人说，他们优化代码的时间，是写代码时间的两倍。
4.跳转和分支执行代价高，如果可能，尽量少用。
函数调用需要两次跳转，外加栈内存操作。
优先使用迭代而不是递归。
使用内联函数处理短小的函数来消除函数调用开销。
将循环内的函数调用移动到循环外(例如，将for(i=0;i<100;i++) DoSomething();改为DoSomething() { for(i=0;i<100;i++) { … }})。
if…else if…else if…else if…很长的分支链执行到最后的分支需要很多的跳转。如果可能，将其转换为一个switch声明语句，编译器有时候会将其转换为一个表查询单次跳转。如果switch声明不可行，将最常见的场景放在if分支链的最前面。
5. 仔细思考函数下标的顺序。
两阶或更高阶的数组在内存中还是以一维的方式在存储在内存中，这意味着（对于C/C++数组）array[i][j] 和 array[i][j+1]是相邻的，但是array[i][j] 和array[i+1][j]可能相距很远。
以适当的方式访问存储实际内存中的数据，可以显著地提升你代码的执行效率（有时候可以提升一个数量级甚至更多）。
现代处理器从主内存中加载数据到处理器cache，会加载比单个值更多的数据。该操作会获取请求数据和相邻数据（一个cache行大小）的整块数据。这意味着，一旦array[i][j]已经在处理器cache中，array[i][j+1]很大可能也已经在cache中了，而array[i+1][j]可能还在内存中。
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6. 使用指令层的并行机制
尽管许多程序还是依赖单线程的执行，现代处理器在单核中也提供了不少的并行性。例如：单个CPU可以同时执行4个浮点数乘，等待4个内存请求并执行一个分支预判。
为了最大化利用这种并行性，代码块（在跳转之间的）需要足够的独立指令来允许处理器被充分利用。
考虑展开循环来改进这一点。
这也是使用内联函数的一个好理由。
7. 避免或减少使用本地变量。
本地变量通常都存储在栈上。不过如果数量比较少，它们可以存储在CPU寄存器中。在这种情况下，函数不但得到了更快访问存储在寄存器中的数据的好处，也避免了初始化一个栈帧的开销。
不要将大量数据转换为全局变量。
8. 减少函数参数的个数。
和减少使用本地变量的理由一样——它们也是存放在栈上。
9. 通过引用传递结构体而不是传值
我在射线追踪中还找不到一个场景需要将结构体使用传值方式（包括一些简单结构如：Vector，Point和Color）。
10. 如果你的函数不需要返回值，不要定义一个。
11. 尽量避免数据转换。
整数和浮点数指令通常操作不同的寄存器，所以转换需要进行一次拷贝操作。
短整型（char和short）仍然使用一整个寄存器，并且它们需要被填充为32/64位，然后在存储回内存时需要再次转换为小字节（不过，这个开销一定比一个更大的数据类型的内存开销要多一点）。
12. 定义C++对象时需要注意。
使用类初始化而不是使用赋值（Color c(black); 比Color c; c = black;更快）
13. 使类构造函数尽可能轻量。
尤其是常用的简单类型（比如，color，vector，point等等），这些类经常被复制。
这些默认构造函数通常都是在隐式执行的，这或许不是你所期望的。
使用类初始化列表(Use Color::Color() : r(0), g(0), b(0) {}，而不是初始化函数Color::Color() { r= g = b = 0; } .
来源：CSDN
作者：weixin_45820912
链接：https://blog.csdn.net/weixin_45820912/article/details/103826359