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目前除了游戏引擎的基础算法外，还有那些场景是需要程序员特意花费精力甚至手动调汇编代码，以期提高一点的运行效率的？
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记得初学编程的时候，觉得代码优化是个很有魅力的事情，当算法已经最优的时候，甚至还会内联汇编动用上诸如 xor 判断数相等，位移运算快速乘法这类的技巧最大化运行效率，当然数据量小最终的运行效率并没有明显的变化，只是为了满足自己内心的那份成就感：这份代码在我手里已经最优了。大家有类似经历或者感受的吗，可以分享一下。
29 replies • 2016-11-22 09:35:48 +08:00
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12306....？
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单片机，为了那一点点功耗进行 N 多次代码调整。从待机 1ma 降到了待机 0.2ma （当前硬件下没法再降了）。
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2l +1
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大规模的数据处理。。。
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应用在某些滑动场景的稳定 60FPS
音视频编码
NoSQL
大数据
人工智能
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还有各种硬件瓶颈的地方，批量 IO ，大规模并发等等
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集成电路仿真……应该也属于大规模数据处理吧。一个 case 能跑几天，跑的花都谢了……
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只要量大，就要扣性能。并不是上更多的机器就完事了。
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只要规模上去都要优化性能的，你去看看 B 站？
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算法慢，慢的是局部，并不难优化。
架构烂导致的慢，那才是真的慢。
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sagaxuNov 21, 2016 via Android
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编译器自己会优化，绝大部分人是优化不过编译器的。现在嵌入式系统也配置很高了，需要手动优化的地方越来越少了。
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嵌入式驱动代码什么的
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月度 KPI ，季度 KPI ，年度 KPI
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硬件有限的情况下需要，不乱 IO ，分配内存要小心翼翼，以前写代码分配内存几个字节都计算的清清楚楚，现在时代变了， new 了就不管了
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lock-free data structure and algorithm
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深度学习 卷积操作好像都是汇编的
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交易吧
广告系统里有交易的，还有高频交易
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系统底层
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高并发访问的服务，要么花钱堆硬件，要么拼命做优化
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或者企业要降低成本的时候也要抠。
最近做的一个就是放弃使用 oracle exadata ， 一大堆 SQL 需要做优化。。
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高并发系统，特别是处理 IO 问题的时候
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大部分情况下 不需要你自己去死抠了，别人已经帮你死抠好了。
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c/c++的应用领域基本上都是对性能有需求的:游戏引擎、图像处理、机器学习、高频交易、操作系统、网络通信。。。
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大数据处理
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网络通信
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CAD
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规模大了活着硬件烂
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只要是生产系统, 大多数都有优化的必要, 但是大多数的优化入手点并不是代码级的.
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