一、关于“效率”的三个角度
1、支持封装，可以实现相同接口来实验不同算法和数据结构效率的优劣
2、过多对象的构造和析构动作对性能的影响
3、程序库的选择
二、基本思想与手段
1、80-20法则
一个程序的80%的资源用于20%的代码上。
说明，软件的整体性能由构成代码的一小部分决定。
对于程序的性能瓶颈不能靠猜或者是直觉确定，否则会浪费大量的精力，因为程序的性能特性倾向高度的非直觉性。
需要通过观察或者实验来确定那些是20%部分的代码，这得借助于程序分析器，比如gprof、valgrind等。
不用太在意细节代码执行多少次，要看程序的响应时间，因为客户讨厌让他们等待的程序。
程序分析器受限与它使用的数据，在测试时不要过度依赖与某组特定的测试数据，要尽可能使用多特性的测试数据来分析代码性能。
2、采用拖延战术
在有些场合可以延后计算，即lazy evaluation。比如，copy-on-write技术，在读的时候共享数据，只在写的时候复制副本进行写操作。
用途：
- 避免对象复制
- 可以区分对象的读取和写入操作
- 避免非必要的数据库读取操作
- 避免非必要的数值计算操作
使用场景：不使用于必须要计算的场合，适用与程序被要求执行某些计算，且这些计算可以避免的场合。
3、在要求被做之前把事情做下去
背后观念：如果预期程序常常用到某个计算，可以利用新的数据结构降低每次计算的平均成本。比如，缓存（caching）上次计算的中间结果；缓存已经被访问的数据库数据，下次访问时直接使用已被访问过的数据。
4、尽量减少临时对象的产生
所谓C++临时对象是代码中不可见的，由编译器根据需要产生的无名对象。
产生时机：
- 类型不吻合导致的隐式类型转换
- 函数返回对象时
应对策略： - 临时对象，赋值或传参时保持类型一致，且传参时复合类型避免传值，尽量以引用代替。
- 返回值，采用“返回值优化（RVO）”，是利用编译器的优化机制。
5、使用其它的程序库
需要针对性能瓶颈特性来选择程序库，同时需要从效率、扩展性、移植性、类型安全性等多维度考察。
6、C++面向对象特性支持成本
需要了解虚函数、多继承、虚基类、运行时类型识别的成本。
如果需要这些特性的技能，我们就得承受这些成本。