這是一個同學問的問題，據說是一個面試問題。
for(inti =0; i < n; i ++)
和
for(inti =0; i < n; ++ i)
兩個循環，在循環變量的更新上，一個是 i ++，一個是 ++ i。
性能有區別嗎？
首先，我要說，我不是很贊同這類“譚浩強式的問題”。在我看來，對這類問題如數家珍，和編程能力一點兒關係都沒有。
但是，對於一個對計算機感興趣的孩紙，時不時地研究一下這類“犄角旮旯”的問題，還是一件很有意思的事情。
對於 i ++ 和 ++ i 在語法上的區別，相信大家都瞭解。
i ++ 是先取值，後 ++。
如果 i = 0，則 int a = i ++ 以後，a 爲 0，i 爲 1。
而 ++ i 是先 ++，後取值。
如果 i = 0，則 int a = ++ i 以後，a 爲 1，i 爲 1。
如果我們將 i ++ 和 ++ i 想成是兩個函數，可以這樣理解。
i ++ 要先暫存 i 的初值，然後對 i 進行加 1 操作，之後返回之前暫存的 i 的初值。僞碼如下：
int j = i;
i= i +1;
return j;
而 ++ i，則不需要暫存 i 的初值，直接對 i 進行加 1 操作以後，返回新的 i 的值就好了。
i = i + 1;
return i;
這樣看，相信大家就能一目瞭然了，i ++ 的過程由於需要暫存 i 的初值，所以，理論上，性能耗費會更高一些。
因此，如果大家看一些“上古”的程序設計書籍（以 C 語言爲主），會提及，上面的 for 循環，用 ++ i 更好。
但是，在現代編程環境中，這一點性能偏差，完全可以忽略不計。
一方面，現代編譯器的優化，使得編譯器完全可以分析出，在上述 for 循環的 i ++ 以後，對 i 的結果並沒有進行賦值使用。從而，編譯器會進行優化，最後編譯出的邏輯，不進行上面所說的無用的暫存。
另一方面，即使使用不優化的編譯，有人統計過，對於現代計算機來說，循環次數要多達 10^47 次，纔可以產生人類可以察覺的性能差異。
10^47 是什麼概念？
整型可以存儲的數字規模是 10^9 這個量級。同學們可以在自己的計算機上嘗試一下，做一個循環 10^9 次的循環。每一次只是給一個整型賦值，看走完這個循環，需要多少時間？
以 C++ 爲例，大概就是這樣的一個程序：
對於大多數同學的計算機，相信這個循環需要的時間，是高於 1 秒鐘的。在我的計算機上，需要大概 1.3 秒。
就算只需要 1 秒鐘，10^47 是 10^9 的 10^38 倍。也就是，循環 10^47 次，大概需要 10^38 秒。
這是什麼概念呢？同學們可以用計算機計算一下，10^38 秒大概是 3*10^30 這麼多年。
因爲一天不過 60 * 60 * 24 =86400 秒；
一年不過 86400 * 365 = 3.1536 * 10^7 秒。
我查了一下，太陽系大概誕生於 64 億年前，即 6.4 * 10^9 年前。這麼算，現代計算機循環 10^47 這麼多操作的時間，億億個太陽系已經誕生了。
是億億，不是一億。用 3*10^30 除以 6.4*10^9，得到的結果，比一億個一億，還要大五萬倍左右。
所以，在通常使用的時候，i ++ 和 ++ i 的這個性能差距，如果在一些語言或者編譯環境（解析環境）中真的存在，也完全可以忽略不計。
那麼，在邏輯等價的情況下，應該使用 i ++ 還是 ++ i ？
在這種情況下，應該考慮的就是表意性。即哪種寫法最好理解？
可惜，表意性是一個主觀的事情，沒有客觀標準。因此，公說公有理，婆說婆有理。
或許這也就是爲什麼，在很多新興語言中，乾脆直接廢除掉 i ++ 或者 ++ i 這種語法吧。
i = i + 1，多清晰：）
寫完這篇小文，發現文中的計算，對於大家對數量級有一個直觀的理解很有幫助。
很多同學曾經問我類似這樣的問題：一個 O(n) 的算法，一秒鐘就跑完了，換成 O(n^2) 的算法，怎麼電腦沒反應了？
答案是：電腦在反應，但需要相當長的時間。
假設你的 n 是 10 萬左右。如果 O(n) 的算法用 1 秒鐘，O(n^2) 的算法就要用大概 10 萬秒鐘。（不嚴格，因爲 0.5n^2 也叫 O(n^2)）
10 萬秒鐘，就是要一天多的時間。因爲，上文計算了，一天不過 86400 秒，即 8 萬多秒。所以，要真想看到 O(n^2) 算法的計算結果，耐心等着就好。
如果不想等這一天多的時間...... 那就是學習算法的意義了！
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