這根本就不是for的問題，而是for裡面的邏輯太耗費時間了，一般來說，不要把資源相關的程式碼放在for中間，比如檔案讀取，資料庫讀取，相反，應該在for之前把所有資料都讀取到記憶體，然後再記憶體中操作。另外還可以使用多執行緒來併發加速。供參考。

匹夫無罪，懷璧其罪

for迴圈本身沒啥問題，它只是一種最常見的程式設計語句。題主的問題，本質上是一個軟體效能最佳化的問題。

定位問題，一定要找到其根本原因。效能最佳化尤其如此。

我通常的最佳化過程是這樣的：

定位慢的程式碼塊

首先利用一些除錯工具，按模組執行，統計每個模組的執行時間。這個步驟我通常使用VS2019自帶的除錯功能來完成。

按照執行時間，倒序排序，這樣就很輕鬆的知道那些模組速度慢了。

從最慢的程式碼塊開始最佳化

接下來從最慢的模組開始，逐個進行最佳化，將慢的問題各個擊破。最佳化一個模組，測試一個模組，對比最佳化的效果。只要這個模組，不是程式中最慢的模組了，就可以進行下一個模組的優化了。

當然，這個最佳化的過程可以不斷迭代，重複進行，直到整個程式的執行速度達到要求。

下面列舉一些影響效能的常見操作及最佳化思路：

IO操作

根據我多年的程式設計經驗，大部分效能問題，是IO操作太過於頻繁導致的。如何最佳化IO操作呢？

首先，嘗試最佳化軟體的工作流程或演算法，嘗試減少IO操作的次數。這是最根本的解決方法。比如常見關係資料庫中的B+樹索引，就是非常典型的案例。索引對於資料庫查詢效能的影響，相信用過的人都知道。

其次，是使用快取技術，加速IO操作的速度。快取技術，本質上，是使用速度快的IO，代替速度慢的IO。比如使用記憶體IO，代替磁碟IO，就可以取得數個量級的效能提升。

常規的方法，是每一次讀取一段資料，而不是一次讀取一條。很多程式語言中的檔案讀取，都是這樣設計的。

還有一種方法，就是使用記憶體代替硬碟，所有的IO都放到記憶體中進行。當然，會在適當的時候，不影響效能的前提下，進行資料的持久化操作，將資料同步到磁碟中。相信大家已經想到了，Redis就是這樣的典型。

通常來說各類IO的速度如下：

暫存器 >>>CPU快取>>記憶體>>磁碟>網路

耗時計算

除了IO之外呢，在一些計算密集型軟體當中，耗時計算就是導致速度慢的罪魁禍首了。

首先，最佳化耗時計算的根本方法，還是改進流程和演算法，這個和解決IO的問題是一致的。當然，這個比較難，非常考驗我們的水平。高水平的工程師，可以提升多個量級的效率最佳化。

其次，我們對演算法流程已經沒有什麼辦法最佳化的前提下，可以採用並行處理。如CPU多執行緒執行，GPU加速，分散式計算等等。

CPU並行，通常可以提升數倍或幾十倍的速度。因為CPU的核心數量有限。

GPU加速，理論上可以有更多的最佳化空間，因為GPU內部一般都有數量眾多的功能完善的計算單元。當下非常火爆的比特幣挖礦，就深諳此道，甚至把高階顯示卡逼到一卡難求的地步，真是洛陽紙貴啊。

當然，分散式就更加複雜了。不過目前有很多分散式相關的框架，降低了普通工程師搞分散式的門檻。這一點還是非常欣慰的。

當然，並行處理會加大軟體的複雜度，相關演算法可能也需要重新編寫，各個執行緒之間的狀態同步，資源共享等等問題，更是一團亂麻！很多人對此望而卻步！

這...是for自身慢，還是for內過程慢？

啥業務要求這麼高，覺得系統函式速度慢只能寫彙編了或者機器碼了。

如果業務過程慢，需要最佳化程式碼，或者多執行緒處理。