通过将strlen(s)等重复计算移出循环，可显著提升C++程序性能，减少每次迭代的冗余开销。
在C++程序开发中，循环是处理重复任务的核心结构，但不当的循环设计会显著降低程序性能。通过合理的算法选择与循环优化技巧，可以大幅提升执行效率。关键在于减少冗余计算、降低时间复杂度，并充分利用编译器和硬件特性。
减少循环内部的重复计算
循环体内应避免在每次迭代中重复执行可提前计算的表达式。这类操作会无谓增加运行时间。
例如，以下代码每次循环都调用 strlen(s)：
for (int i = 0; i由于 strlen 是O(n)操作，整个循环变为O(n²)。应将长度缓存：
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int len = strlen(s);for (int i = 0; i
这样时间复杂度降为O(n)，效率显著提升。
选择高效的数据结构与算法
算法的时间复杂度对性能影响远大于循环微优化。应优先选择更优算法。
- 查找操作中，使用 std::unordered_set（平均O(1)）替代 std::vector 遍历（O(n)）
- 排序时优先使用 std::sort（平均O(n log n)），避免手写冒泡或插入排序
- 频繁插入删除场景使用 std::list 或 std::deque，而非 std::vector
正确选择容器和算法，往往能带来数量级的性能提升。
利用循环展开与编译器优化
现代编译器能自动进行循环展开、向量化等优化，但需编写可识别的代码模式。
确保开启编译器优化选项，如GCC使用 -O2 或 -O3。
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编写利于向量化的循环：
for (int i = 0; i result[i] = a[i] + b[i];}
这种连续内存访问和无数据依赖的结构，容易被自动向量化。
避免在循环中调用可能产生副作用的函数，以免阻碍优化。
减少函数调用开销与使用内联
循环中频繁调用小函数时，函数调用开销可能成为瓶颈。
将频繁调用的小函数声明为 inline，或使用lambda表达式：
inline int square(int x) { return x * x; }或直接在循环中写入逻辑（保持代码清晰前提下）。
对于STL算法，优先使用 std::for_each、std::transform 等，它们在优化后常比手写循环更快。
基本上就这些。关键是在编写循环时保持“复杂度敏感”，优先优化算法层级，再结合代码细节调整。配合编译器优化，能有效提升C++程序的执行效率。
