本章节分为两个部分，第一个部分是在性能优化上对于所有的及其的共同考虑
第二个部分就是对于一种理想的机器类型：X86进行对用优化操作
5.1：
编译器会为我们做大部分的工作，但是由于一起可能含有不确定性的操作，编译器不敢为我们进行优化，导致了低效率
5.2：
测试程序性能的标准：CPE计算机运行这个程序需要多少周期
计算方式：实际时间/计算机每周期的时间
5.3：
gcc的不同优化级别-O1 -O2也会导致时间不相同（和）
5.4：
如果循环的判断条件是一个复杂度为O（n）甚至更高的函数，那么需要使用一个临时变量去存储这个函数值，作为判断的条件。有的时候为了减少函数调用的开销，O(1)的函数也被鼓励这种操作
5.5:
减少函数的调用，尤其是长度只有一行到两行的函数，在大量调用这种函数的前提下，通过直接将这个函数写在主题中，从而通过破坏程序的模块性来实现程序性能的提升
5.6：
取出内存中储存的值，和写入内存中的值都是一项很耗费时间的操作
一个经常访问的内存地址，或者对于一个短时间内进行了大量更改的内存地址，我们可以向将其读取到当地变量：也就是寄存器中，之后再进行后续操作
之后我们进入第二部分（通过X86的特殊实现机制，我们来针对这一种类型的机器来进行优化）
/重点在第二部分/
5.7：
学会画基于汇编语言的数据流图
数据流图中关键路径的长度决定了函数的快慢
5.8:
简单的循环展开
5.9：
通过多个变量积累（循环展开的进阶形式）
和重新结合变量来提高程序的速度（使得内存取到寄存器中的操作同时进行）
5.11：
限制因素：
寄存器不够用，导致5.11中的优化无法实现
处理分治预测的时候，尽量写计算机可预测的分支（计算机预测分支是根据函数执行的历史来预测的）
在处理不可预测的分支的时候，尽量手动用C语言实现类似conditional move 而不是jump操作
5.12
理解内存：
其实就是理解系统数据的传输以及Cache寄存器的运行机理