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超越最佳化：什么是程式超最佳化，如何让你的代码达到极致？
在资讯科技的领域中，「程式最佳化」不仅仅是一个术语，它是一个艺术，涉及到优化软体系统的各个方面，使其在效率、资源利用率及相对性能上达到最理想的状态。程式最佳化的目的是让一个程序在运行速度、内存使用等方面表现得更好，甚至在某些情况下，达到更低的功耗。
虽然「最佳化」这个词与「最优」同有一根词源，但实际上很少会真正得到一个最优系统。
通常，一个优化后的系统不会在绝对意义上达到最优，而是基于特定的质量度量进行优化。这意味着在不同的应用场景中，所需的优化方式可能会有所不同。例如，若为了提高程式执行速度而增加内存消耗，就并不完全适用于每一种情况。
最佳化的层级
最佳化的过程可以在多个层级进行，从设计层级到更具体的演算法和数据结构选择，最终到源码层级。不同层级的优化对成品的影响程度也不同，通常越高层级的优化，其改变的后果会更显著且难以在项目后期进行调整。
性能是一个程式规范的一部分：如果程式运行缓慢，则无法适应其目的。
设计层级的最佳化可能涉及如何最佳利用可用资源，而在选择算法和数据结构时，效率同样至关重要。若某个设计方案是网络延迟束缚，则可选择减少数据请求，避免多次往返。
算法与数据结构
高效的演算法和数据结构选择能显著影响程式的整体效率。尤其在程式设计中，数据结构通常比成员函数更难更改。因此，在选择特定的算法时，应着重于保证其时间时间复杂度在一个合理范围内，例如常数 O(1) 或对数 O(log n)。一个小小的变动，比如使用「快路径」的优化技术，通常会使性能明显改善。
源码层级的优化
在具体的源码层级，某些选择也能造成显著的性能差异。例如，早期的 C 编译器中，while(1) 的运行效能进入条件跳转时较 for(;;) 稍慢，因为前者需要评估条件。但是现在的编译器事件优化能力已经进步许多。
编译层级的优化
使用优化编译器自动产生的程序往往能保证一定程度的最佳化。现今的编译器载入级别的选择也能为程式带来性能改善。不过，除了以上努力，随着技术门槛的变高，现代编译器已进化至能够处理相对复杂的代码且执行优化。
运行时优化
在运行时，一些编译器会生成基于当前数据的自定义机器码，这表现了即时编译技术的优势。此类技术能够根据实际输入进行调整，实现灵活性和动态优化的混合。如此一来，性能将根据运行时环境有所提升。
何时进行优化
优化虽能够提升代码执行效率，但有时也会增大其维护难度，因此最佳化通常是在开发阶段尾声阶段进行。正如唐纳德·克努斯所说：「我们应该忘记小的效率，97% 的时间不要过多思考；但在关键的3% 时候，我们不应该错过机会。」这警示着开发者在优化过程中，必须平衡代码的结构与性能。
「提前最佳化是万恶之源。」
在这样的背景下，如今的程式设计者面对技术进步和实际效率之间的平衡，该如何选择最佳路径使自己的程式码达到最理想的状态呢？
