编译器成熟了吗

A. 编译器是什么。

1、 visual c++6.0 （win8系统下不好用，C/C++）-Microsoft Visual C++ ；
2、 visual studio （2005、2008、2010、2012、2013）- Microsoft Visual Studio ；
3、 win-tc非常方便：不骗你，2000/XP/7都可以用 ；
4、 Code::Blocks（win7、8都可以用）；
5、 Turb C(只能编译C语言) ；
6、 gcc （GNU编译器套件） ；
7、 DEV C++；
8、 C-Free；
9、 Borland C++、WaTCom C++、Borland C++ Builder、GNU DJGPP C++、Lccwin32 C Compiler3.1、High C、My Tc等，由于C语言比较成熟，所以编程环境很多；
10、还常用souceinsight ，在工作中还用Labwindows编程，直接调试运行，不过那是有工程背景，有工作经验的技术人员用的。

B. 编译器的效率

不同的编译环境对库函数的实现可能会有不同，但差别不会太大。况且每个编译器都是在不停更新的，它们都会努力把实现方法改善到最佳，因此现在成熟的编译器的库函数的实现方法基本上都已经是那个相同的“最佳方法”了。

C. 综合来说，几大主流C++编译器(icc,gcc,clang,vc++等)究竟孰优孰劣

我曾编出各种C++ 11编译器的支持，并有C++ 14编译器支持一批。

实际使用

对VC编译的速度不断提高，内存占用已经从VC12开始明显提高，而最明显的是可变参数模板。还有内置的代码静态分析，在实际中很有用。32位保护模式下，ss寄存器存的是一个段选择子，选择子是一个数字，通过IDT(局部描述符表)或者GDT(全局描述符表)选择一个段描述符，描述符里面的信息包含该段的取值范围和大小。

vc14的静态分析不在每次载入一个ie（对，以前每分析一个.cpp，就载入一次ie！），速度快了相当多。

D. 了解什么叫做jit compiling，与传统的编译技术有何不同

java 应用程序的性能经常成为开发社区中的讨论热点。因为该语言的设计初衷是使用解释的方式支持应用程序的可移植性目标，早期
Java 运行时所提供的性能级别远低于 C 和
C++
之类的编译语言。尽管这些语言可以提供更高的性能，但是生成的代码只能在有限的几种系统上执行。在过去的十年中，Java
运行时供应商开发了一些复杂的动态编译器，通常称作即时（Just-in-time，JIT）编译器。程序运行时，JIT
编译器选择将最频繁执行的方法编译成本地代码。运行时才进行本地代码编译而不是在程序运行前进行编译（用 C 或
C++ 编写的程序正好属于后一情形），保证了可移植性的需求。有些 JIT 编译器甚至不使用解释程序就能编译所有的代码，但是这些编译器仍然通过在程序执行时进行一些操作来保持 Java 应用程序的可移植性。
由于动态编译技术的多项改进，在很多应用程序中，现代的 JIT 编译器可以产生与 C 或 C++
静态编译相当的应用程序性能。但是，仍然有很多软件开发人员认为 —— 基于经验或者传闻 ——
动态编译可能严重干扰程序操作，因为编译器必须与应用程序共享 CPU。一些开发人员强烈呼吁对 Java
代码进行静态编译，并且坚信那样可以解决性能问题。对于某些应用程序和执行环境而言，这种观点是正确的，静态编译可以极大地提高 Java
性能，或者说它是惟一的实用选择。但是，静态地编译 Java 应用程序在获得高性能的同时也带来了很多复杂性。一般的
Java 开发人员可能并没有充分地感受到 JIT 动态编译器的优点。

本文考察了 Java 语言静态编译和动态编译所涉及的一些问题，重点介绍了实时 (RT) 系统。简要描述了 Java
语言解释程序的操作原理并说明了现代 JIT 编译器执行本地代码编译的优缺点。介绍了 IBM 在 WebSphere Real Time 中发布的
AOT 编译技术和它的一些优缺点。然后比较了这两种编译策略并指出了几种比较适合使用 AOT
编译的应用程序领域和执行环境。要点在于这两种编译技术并不互斥：即使在使用这两种技术最为有效的各种应用程序中，它们也分别存在一些影响应用程序的优缺
点。

执行 Java 程序

Java 程序最初是通过 Java SDK 的 javac程序编译成本地的与平台无关的格式（类文件）。可将此格式看作 Java
平台，因为它定义了执行 Java 程序所需的所有信息。Java 程序执行引擎，也称作 Java 运行时环境（JRE），包含了为特定的本地平台实现
Java 平台的虚拟机。例如，基于 Linux 的 Intel x86 平台、Sun Solaris 平台和 AIX 操作系统上运行的 IBM
System p 平台，每个平台都拥有一个 JRE。这些 JRE 实现实现了所有的本地支持，从而可以正确执行为
Java 平台编写的程序。

事实上，操作数堆栈的大小有实际限制，但是编程人员极少编写超出该限制的方法。JVM 提供了安全性检查，对那些创建出此类方法的编程人员进行通知。

Java 平台程序表示的一个重要部分是字节码序列，它描述了 Java
类中每个方法所执行的操作。字节码使用一个理论上无限大的操作数堆栈来描述计算。这个基于堆栈的程序表示提供了平台无关性，因为它不依赖任何特定本地平台
的 CPU 中可用寄存器的数目。可在操作数堆栈上执行的操作的定义都独立于所有本地处理器的指令集。Java
虚拟机（JVM）规范定义了这些字节码的执行（参见 参考资料）。执行 Java 程序时，用于任何特定本地平台的任何 JRE 都必须遵守 JVM
规范中列出的规则。

因为基于堆栈的本地平台很少（Intel X87 浮点数协处理器是一个明显的例外），所以大多数本地平台不能直接执行 Java 字节码。为了解决这个问题，早期的 JRE 通过解释字节码来执行 Java 程序。即 JVM 在一个循环中重复操作：

◆获取待执行的下一个字节码；

◆解码；

◆从操作数堆栈获取所需的操作数；

◆按照 JVM 规范执行操作；

◆将结果写回堆栈。

这种方法的优点是其简单性：JRE 开发人员只需编写代码来处理每种字节码即可。并且因为用于描述操作的字节码少于 255 个，所以实现的成本比较低。当然，缺点是性能：这是一个早期造成很多人对 Java 平台不满的问题，尽管拥有很多其他优点。

解决与 C 或 C++ 之类的语言之间的性能差距意味着，使用不会牺牲可移植性的方式开发用于 Java 平台的本地代码编译。

编译 Java 代码

尽管传闻中 Java 编程的 “一次编写，随处运行”
的口号可能并非在所有情况下都严格成立，但是对于大量的应用程序来说情况确实如此。另一方面，本地编译本质上是特定于平台的。那么 Java
平台如何在不牺牲平台无关性的情况下实现本地编译的性能？答案就是使用 JIT 编译器进行动态编译，这种方法已经使用了十年（参见图 1）：

图 1. JIT 编译器

使用 JIT 编译器时，Java
程序按每次编译一个方法的形式进行编译，因为它们在本地处理器指令中执行以获得更高的性能。此过程将生成方法的一个内部表示，该表示与字节码不同但是其级
别要高于目标处理器的本地指令。（IBM JIT
编译器使用一个表达式树序列表示方法的操作。）编译器执行一系列优化以提高质量和效率，最后执行一个代码生成步骤将优化后的内部表示转换成目标处理器的本
地指令。生成的代码依赖运行时环境来执行一些活动，比如确保类型转换的合法性或者对不能在代码中直接执行的某些类型的对象进行分配。JIT
编译器操作的编译线程与应用程序线程是分开的，因此应用程序不需要等待编译的执行。

图 1 中还描述了用于观察执行程序行为的分析框架，通过周期性地对线程取样找出频繁执行的方法。该框架还为专门进行分析的方法提供了工具，用来存储程序的此次执行中可能不会改变的动态值。

因为这个 JIT 编译过程在程序执行时发生，所以能够保持平台无关性：发布的仍然是中立的 Java 平台代码。C 和 C++ 之类的语言缺乏这种优点，因为它们在程序执行前进行本地编译；发布给（本地平台）执行环境的是本地代码。

挑战

尽管通过 JIT 编译保持了平台无关性，但是付出了一定代价。因为在程序执行时进行编译，所以编译代码的时间将计入程序的执行时间。任何编写过大型 C 或 C++ 程序的人都知道，编译过程往往较慢。

为了克服这个缺点，现代的 JIT
编译器使用了下面两种方法的任意一种（某些情况下同时使用了这两种方法）。第一种方法是：编译所有的代码，但是不执行任何耗时多的分析和转换，因此可以快
速生成代码。由于生成代码的速度很快，因此尽管可以明显观察到编译带来的开销，但是这很容易就被反复执行本地代码所带来的性能改善所掩盖。第二种方法是：
将编译资源只分配给少量的频繁执行的方法（通常称作热方法）。低编译开销更容易被反复执行热代码带来的性能优势掩盖。很多应用程序只执行少量的热方法，因
此这种方法有效地实现了编译性能成本的最小化。

动态编译器的一个主要的复杂性在于权衡了解编译代码的预期获益使方法的执行对整个程序的性能起多大作用。一个极端的例子是，程序执行后，您非常清楚哪些方
法对于这个特定的执行的性能贡献最大，但是编译这些方法毫无用处，因为程序已经完成。而在另一个极端，程序执行前无法得知哪些方法重要，但是每种方法的潜
在受益都最大化了。大多数动态编译器的操作介于这两个极端之间，方法是权衡了解方法预期获益的重要程度。

Java 语言需要动态加载类这一事实对 Java
编译器的设计有着重要的影响。如果待编译代码引用的其他类还没有加载怎么办？比如一个方法需要读取某个尚未加载的类的静态字段值。Java
语言要求第一次执行类引用时加载这个类并将其解析到当前的 JVM
中。直到第一次执行时才解析引用，这意味着没有地址可供从中加载该静态字段。编译器如何处理这种可能性？编译器生成一些代码，用于在没有加载类时加载并解
析类。类一旦被解析，就会以一种线程安全的方式修改原始代码位置以便直接访问静态字段的地址，因为此时已获知该地址。

IBM JIT
编译器中进行了大量的努力以便使用安全而有效率的代码补丁技术，因此在解析类之后，执行的本地代码只加载字段的值，就像编译时已经解析了字段一样。另外一
种方法是生成一些代码，用于在查明字段的位置以前一直检查是否已经解析字段，然后加载该值。对于那些由未解析变成已解析并被频繁访问的字段来说，这种简单
的过程可能带来严重的性能问题。

动态编译的优点

动态地编译 Java 程序有一些重要的优点，甚至能够比静态编译语言更好地生成代码，现代的 JIT 编译器常常向生成的代码中插入挂钩以收集有关程序行为的信息，以便如果要选择方法进行重编译，就可以更好地优化动态行为。

关于此方法的一个很好的例子是收集一个特定 array操作的长度。如果发现每次执行操作时该长度基本不变，则可以为最频繁使用的

array长度生成专门的代码，或者可以调用调整为该长度的代码序列。由于内存系统和指令集设计的特性，用于复制内存的最佳通用例程的执行速度通
常比用于复制特定长度的代码慢。例如，复制 8
个字节的对齐的数据可能需要一到两条指令直接复制，相比之下，使用可以处理任意字节数和任意对齐方式的一般复制循环可能需要 10 条指令来复制同样的 8

个字节。但是，即使此类专门的代码是为某个特定的长度生成的，生成的代码也必须正确地执行其他长度的复制。生成代码只是为了使常见长度的操作执行得更快，
因此平均下来，性能得到了改进。此类优化对大多数静态编译语言通常不实用，因为所有可能的执行中长度恒定的操作比一个特定程序执行中长度恒定的操作要少得
多。

此类优化的另一个重要的例子是基于类层次结构的优化。例如，一个虚方法调用需要查看接收方对象的类调用，以便找出哪个实际目标实现了接收方对象的虚方法。
研究表明：大多数虚调用只有一个目标对应于所有的接收方对象，而 JIT
编译器可以为直接调用生成比虚调用更有效率的代码。通过分析代码编译后类层次结构的状态，JIT
编译器可以为虚调用找到一个目标方法，并且生成直接调用目标方法的代码而不是执行较慢的虚调用。当然，如果类层次结构发生变化，并且出现另外的目标方法，
则 JIT
编译器可以更正最初生成的代码以便执行虚调用。在实践中，很少需要作出这些更正。另外，由于可能需要作出此类更正，因此静态地执行这种优化非常麻烦。

因为动态编译器通常只是集中编译少量的热方法，所以可以执行更主动的分析来生成更好的代码，使编译的回报更高。事实上，大部分现代的
JIT
编译器也支持重编译被认为是热方法的方法。可以使用静态编译器（不太强调编译时间）中常见的非常主动的优化来分析和转换这些频繁执行的方法，以便生成更好
的代码并获得更高的性能。

这些改进及其他一些类似的改进所产生的综合效果是：对于大量的 Java 应用程序来说，动态编译已经弥补了与 C 和 C++ 之类语言的静态本地编译性能之间的差距，在某些情况下，甚至超过了后者的性能。

缺点

但是，动态编译确实具有一些缺点，这些缺点使它在某些情况下算不上一个理想的解决方案。例如，因为识别频繁执行的方法以及编译这些方法需要时间，所以应用
程序通常要经历一个准备过程，在这个过程中性能无法达到其最高值。在这个准备过程中出现性能问题有几个原因。首先，大量的初始编译可能直接影响应用程序的
启动时间。不仅这些编译延迟了应用程序达到稳定状态的时间（想象 Web
服务器经
历一个初始阶段后才能够执行实际有用的工作），而且在准备阶段中频繁执行的方法可能对应用程序的稳定状态的性能所起的作用也不大。如果 JIT
编译会延迟启动又不能显着改善应用程序的长期性能，则执行这种编译就非常浪费。虽然所有的现代 JVM
都执行调优来减轻启动延迟，但是并非在所有情况下都能够完全解决这个问题。

其次，有些应用程序完全不能忍受动态编译带来的延迟。如 GUI 接口之类交互式应用程序就是这样的例子。在这种情况下，编译活动可能对用户使用造成不利影响，同时又不能显着地改善应用程序的性能。

最后，用于实时环境并具有严格的任务时限的应用程序可能无法忍受编译的不确定性性能影响或动态编译器本身的内存开销。

因此，虽然 JIT 编译技术已经能够提供与静态语言性能相当（甚至更好）的性能水平，但是动态编译并不适合于某些应用程序。在这些情况下，Java 代码的提前（Ahead-of-time，AOT）编译可能是合适的解决方案。

AOT Java 编译

大致说来，Java 语言本地编译应该是为传统语言（如 C++ 或
Fortran）而开发的编译技术的一个简单应用。不幸的是，Java 语言本身的动态特性带来了额外的复杂性，影响了 Java
程序静态编译代码的质量。但是基本思想仍然是相同的：在程序执行前生成 Java 方法的本地代码，以便在程序运行时直接使用本地代码。目的在于避免
JIT 编译器的运行时性能消耗或内存消耗，或者避免解释程序的早期性能开销。

挑战

动态类加载是动态 JIT 编译器面临的一个挑战，也是 AOT
编译的一个更重要的问题。只有在执行代码引用类的时候才加载该类。因为是在程序执行前进行 AOT
编译的，所以编译器无法预测加载了哪些类。就是说编译器无法获知任何静态字段的地址、任何对象的任何实例字段的偏移量或任何调用的实际目标，甚至对直接调
用（非虚调用）也是如此。在执行代码时，如果证明对任何这类信息的预测是错误的，这意味着代码是错误的并且还牺牲了 Java 的一致性。

因为代码可以在任何环境中执行，所以类文件可能与代码编译时不同。例如，一个 JVM
实例可能从磁盘的某个特定位置加载类，而后面一个实例可能从不同的位置甚至网络加载该类。设想一个正在进行 bug
修复的开发环境：类文件的内容可能随不同的应用程序的执行而变化。此外，Java 代码可能在程序执行前根本不存在：比如 Java
反射服务通常在运行时生成新类来支持程序的行为。

缺少关于静态、字段、类和方法的信息意味着严重限制了 Java 编译器中优化框架的大部分功能。内联可能是静态或动态编译器应用的最重要的优化，但是由于编译器无法获知调用的目标方法，因此无法再使用这种优化。

内联

内联是一种用于在运行时生成代码避免程序开始和结束时开销的技术，方法是将函数的调用代码插入到调用方的函数中。但是内联最大的益处可能是优化方可见的代码的范围扩大了，从而能够生成更高质量的代码。下面是一个内联前的代码示例：

int foo() { int x=2, y=3; return bar(x,y); }final int bar(int a, int b) { return a+b; }

如果编译器可以证明这个 bar就是 foo()中调用的那个方法，则 bar中的代码可以取代 foo()中对
bar()的调用。这时，bar()方法是 final类型，因此肯定是 foo()中调用的那个方法。甚至在一些虚调用例子中，动态 JIT
编译器通常能够推测性地内联目标方法的代码，并且在绝大多数情况下能够正确使用。编译器将生成以下代码：

int foo() { int x=2, y=3; return x+y; }

在这个例子中，简化前名为值传播的优化可以生成直接返回
5的代码。如果不使用内联，则不能执行这种优化，产生的性能就会低很多。如果没有解析
bar()方法（例如静态编译），则不能执行这种优化，而代码必须执行虚调用。运行时，实际调用的可能是另外一个执行两个数字相乘而不是相加的
bar方法。所以不能在 Java 程序的静态编译期间直接使用内联。

AOT
代码因此必须在没有解析每个静态、字段、类和方法引用的情况下生成。执行时，每个这些引用必须利用当前运行时环境的正确值进行更新。这个过程可能直接影响
第一次执行的性能，因为在第一次执行时将解析所有引用。当然，后续执行将从修补代码中获益，从而可以更直接地引用实例、静态字段或方法目标。

另外，为 Java 方法生成的本地代码通常需要使用仅在单个 JVM 实例中使用的值。例如，代码必须调用 JVM
运行时中的某些运行时例程来执行特定操作，如查找未解析的方法或分配内存。这些运行时例程的地址可能在每次将 JVM 加载到内存时变化。因此 AOT
编译代码需要绑定到 JVM 的当前执行环境中，然后才能执行。其他的例子有字符串的地址和常量池入口的内部位置。

在 WebSphere Real Time 中，AOT 本地代码编译通过 jxeinajar工具（参见图 2）来执行。该工具对 JAR 文件中所有类的所有方法应用本地代码编译，也可以选择性地对需要的方法应用本地代码编译。结果被存储到名为 Java eXEcutable (JXE) 的内部格式中，但是也可轻松地存储到任意的持久性容器中。

您可能认为对所有的代码进行静态编译是最好的方法，因为可以在运行时执行最大数量的本地代码。但是此处可以作出一些权衡。编译的方法越多，代码占用的内存
就越多。编译后的本地代码大概比字节码大 10 倍：本地代码本身的密度比字节码小，而且必须包含代码的附加元数据，以便将代码绑定到 JVM
中，并且在出现异常或请求堆栈跟踪时正确执行代码。构成普通 Java 应用程序的 JAR
文件通常包含许多很少执行的方法。编译这些方法会消耗内存却没有什么预期收益。相关的内存消耗包括以下过程：将代码存储到磁盘上、从磁盘取出代码并装入
JVM，以及将代码绑定到 JVM。除非多次执行代码，否则这些代价不能由本地代码相对解释的性能优势来弥补。

图 2. jxeinajar

跟大小问题相违背的一个事实是：在编译过的方法和解释过的方法之间进行的调用（即编译过的方法调用解释过的方法，或者相反）可能比这两类方法各自内部之间
进行的调用所需的开销大。动态编译器通过最终编译所有由 JIT
编译代码频繁调用的那些解释过的方法来减少这项开销，但是如果不使用动态编译器，则这项开销就不可避免。因此如果是选择性地编译方法，则必须谨慎操作以使
从已编译方法到未编译方法的转换最小化。为了在所有可能的执行中都避免这个问题而选择正确的方法会非常困难。
优点
虽然 AOT 编译代码具有上述的缺点和挑战，但是提前编译 Java 程序可以提高性能，尤其是在不能将动态编译器作为有效解决方案的环境中。

可以通过谨慎地使用 AOT 编译代码加快应用程序启动，因为虽然这种代码通常比 JIT
编译代码慢，但是却比解释代码快很多倍。此外，因为加载和绑定 AOT
编译代码的时间通常比检测和动态编译一个重要方法的时间少，所以能够在程序执行的早期达到那样的性能。类似地，交互式应用程序可以很快地从本地代码中获
益，无需使用引起较差响应能力的动态编译。

RT 应用程序也能从 AOT 编译代码中获得重要的收益：更具确定性的性能超过了解释的性能。WebSphere Real Time
使用的动态 JIT 编译器针对在 RT 系统中的使用进行了专门的调整。使编译线程以低于 RT
任务的优先级操作，并且作出了调整以避免生成带有严重的不确定性性能影响的代码。但是，在一些 RT 环境中，出现 JIT
编译器是不可接受的。此类环境通常需要最严格的时限管理控制。在这些例子中，AOT
编译代码可以提供比解释过的代码更好的原始性能，又不会影响现有的确定性。消除 JIT
编译线程甚至消除了启动更高优先级 RT 任务时发生的线程抢占所带来的性能影响。

优缺点统计

动态（JIT）编译器支持平台中立性，并通过利用应用程序执行的动态行为和关于加载的类及其层次结构的信息来生成高质量的代码。但是
JIT
编译器具有一个有限的编译时预算，而且会影响程序的运行时性能。另一方面，静态（AOT）编译器则牺牲了平台无关性和代码质量，因为它们不能利用程序的动
态行为，也不具有关于加载的类或类层次结构的信息。AOT 编译拥有有效无限制的编译时预算，因为 AOT
编译时间不会影响运行时性能，但是在实践中开发人员不会长期等待静态编译步骤的完成。

表 1 总结了本文讨论的 Java 语言动态和静态编译器的一些特性：

表 1. 比较编译技术

两种技术都需要谨慎选择编译的方法以实现最高的性能。对动态编译器而言，编译器自身作出决策，而对于静态编译器，由开发人员作出选择。让
JIT 编译器选择编译的方法是不是优点很难说，取决于编译器在给定情形中推断能力的好坏。在大多数情况下，我们认为这是一种优点。

因为它们可以最好地优化运行中的程序，所以 JIT 编译器在提供稳定状态性能方面更胜一筹，而这一点在大量的生产 Java
系统中最为重要。静态编译可以产生最佳的交互式性能，因为没有运行时编译行为来影响用户预期的响应时间。通过调整动态编译器可以在某种程度上解决启动和确
定性性能问题，但是静态编译在需要时可提供最快的启动速度和最高级别的确定性。表 2 在四种不同的执行环境中对这两种编译技术进行了比较：

表 2. 使用这些技术的最佳环境

图 3 展示了启动性能和稳定状态性能的总体趋势：

图 3. AOT 和 JIT 的性能对比

使用 JIT 编译器的初始阶段性能很低，因为要首先解释方法。随着编译方法的增多及 JIT
执行编译所需时间的缩短，性能曲线逐渐升高最后达到性能峰值。另一方面，AOT 编译代码启动时的性能比解释的性能高很多，但是无法达到 JIT
编译器所能达到的最高性能。将静态代码绑定到 JVM 实例中会产生一些开销，因此开始时的性能比稳定状态的性能值低，但是能够比使用 JIT
编译器更快地达到稳定状态的性能水平。

没有一种本地代码编译技术能够适合所有的 Java
执行环境。某种技术所擅长的通常正是其他技术的弱项。出于这个原因，需要同时使用这两种编译技术以满足 Java
应用程序开发人员的要求。事实上，可以结合使用静态和动态编译以便提供最大可能的性能提升 —— 但是必须具备平台无关性，它是 Java
语言的主要卖点，因此不成问题。

结束语

本文探讨了 Java 语言本地代码编译的问题，主要介绍了 JIT 编译器形式的动态编译和静态 AOT 编译，比较了二者的优缺点。

虽然动态编译器在过去的十年里实现了极大的成熟，使大量的各种 Java 应用程序可以赶上或超过静态编译语言（如 C++ 或
Fortran）所能够达到的性能。但是动态编译在某些类型的应用程序和执行环境中仍然不太合适。虽然 AOT
编译号称动态编译缺点的万能解决方案，但是由于 Java 语言本身的动态特性，它也面临着提供本地编译全部潜能的挑战。

这两种技术都不能解决 Java 执行环境中本地代码编译的所有需求，但是反过来又可以在最有效的地方作为工具使用。这两种技术可以相互补充。能够恰当地使用这两种编译模型的运行时系统可以使很大范围内的应用程序开发环境中的开发人员和用户受益。

E. 那个C++编译器是标准的，或者说用的人最多

Visual C++ 6.0用的人确实不少，但是确实是微软出的最烂的编译器。
目前用得比较多的应该是Visual Studio .net 2003
就是VC 7.1
相对来说VC8.0即Visual Studio 2005更好一些。
这些版本的C++编译器相当的成熟了。

F. 为什么要学习编译原理

大学课程为什么要开设编译原理呢？这门课程关注的是编译器方面的产生原理和技术问题，似乎和计算机的基础领域不沾边，可是编译原理却一直作为大学本科的必修课程，同时也成为了研究生入学考试的必考内容。编译原理及技术从本质上来讲就是一个算法问题而已，当然由于这个问题十分复杂，其解决算法也相对复杂。我们学的数据结构与算法分析也是讲算法的，不过讲的基础算法，换句话说讲的是算法导论，而编译原理这门课程讲的就是比较专注解决一种的算法了。在20世纪50年代，编译器的编写一直被认为是十分困难的事情，第一Fortran的编译器据说花了18年的时间才完成。在人们尝试编写编译器的同时，诞生了许多跟编译相关的理论和技术，而这些理论和技术比一个实际的编译器本身价值更大。就犹如数学家们在解决着名的哥德巴赫猜想一样，虽然没有最终解决问题，但是其间诞生不少名着的相关数论。
推荐参考书
虽然编译理论发展到今天，已经有了比较成熟的部分，但是作为一个大学生来说，要自己写出一个像TurbocC,Java那样的编译器来说还是太难了。不仅写编译器困难，学习编译原理这门课程也比较困难。
第一本书的原名叫《CompilersPrinciples,Techniques,andTools》,另外一个响亮的名字就是龙书。原因是这本书的封面上有条红色的龙，也因为獗臼樵诒嘁朐?砘?嘴域确实?忻?所以很多国外的学者都直接取名为龙书。最近机械工业出版社已经出版了此书的中文版，名字就叫《编译原理》。该书出的比较早，大概是在85或86年编写完成的，作者之一还是着名的贝尔实验室的科学家。里面讲解的核心编译原理至今都没有变过，所以一直到今天，它的价值都非凡。这本书最大的特点就是一开始就通过一个实际的小例子，把编译原理的大致内容罗列出来，让很多编译原理的初学者很快心里有了个底,也知道为什么会有这些理论，怎么运用这些理论。而这一点是我感觉国内的教材缺乏的东西，所以国内的教材都不是写给愿意自学的读者，总之让人看了半天，却不知道里面的东西有什么用。
第二本书的原名叫《ModernCompilerDesign》,中文名字叫做《现代编译程序设计》。该书由人民邮电出版社所出。此书比较关注的是编译原理的实践，书中给出了不少的实际程序代码，还有很多实际的编译技术问题等等。此书另外一个特点就是其现代而字。在传统的编译原理教材中，你是不可能看到如同Java中的垃圾回收等算法的。因为Java这样的解释执行语言是在近几年才流行起来的东西。如果你想深入学习编译原理的理论知识，那么你肯定得看前面那本龙书，如果你想自己动手做一个先进的编译器，那么你得看这本《现代编译程序设计》。
第三本书就是很多国内的编译原理学者都推荐的那本《编译原理及实践》。或许是这本书引入国内比较早吧，我记得我是在高中就买了这本书，不过也是在前段时间才把整本书看完。此书作为入门教程也的确是个不错的选择。书中给出的编译原理讲解也相当细致，虽然不如前面的龙书那么深入，但是很多地方都是点到为止，作为大学本科教学已经是十分深入了。该书的特点就是注重实践，不过感觉还不如前面那本《现代编译程序设计》的实践味道更重。此书的重点还是在原理上的实践，而非前面那本那样的技术实践。《编译原理及实践》在讲解编译原理的各个部分的同时，也在逐步实践一个现代的编译器TinyC.等你把整本书看完，差不多自己也可以写一个TinyC了。作者还对Lex和Yacc这两个常用的编译相关的工具进行了很详细的说明，这一点也是很难在国内的教材中看到的。
推荐了这三本教材，都有英文版和中文版的。很多英文好的同学只喜欢看原版的书，不我的感觉是这三本书的翻译都很不错，没有必要特别去买英文版的。理解理论的实质比理解表面的文字更为重要。
编译原理的实质
几乎每本编译原理的教材都是分成词法分析，语法分析（LL算法，递归下降算法，LR算法），语义分析，运行时环境，中间代码，代码生成，代码优化这些部分。其实现在很多编译原理的教材都是按照85,86出版的那本龙书来安排教学内容的，所以那本龙书的内容格式几乎成了现在编译原理教材的定式，包括国内的教材也是如此。一般来说，大学里面的本科教学是不可能把上面的所有部分都认真讲完的，而是比较偏重于前面几个部分。像代码优化那部分东西，就像个无底洞一样，如果要认真讲，就是单独开一个学期的课也不可能讲得清楚。所以，一般对于本科生，对词法分析和语法分析掌握要求就相对要高一点了。
词法分析相对来说比较简单。可能是词法分析程序本身实现起来很简单吧，很多没有学过编译原理的人也同样可以写出各种各样的词法分析程序。不过编译原理在讲解词法分析的时候，重点把正则表达式和自动机原理加了进来，然后以一种十分标准的方式来讲解词法分析程序的产生。这样的做法道理很明显，就是要让词法分析从程序上升到理论的地步。
语法分析部分就比较麻烦一点了。现在一般有两种语法分析算法，LL自顶向下算法和LR自底向上算法。LL算法还好说，到了LR算法的时候，困难就来了。很多自学编译原理的都是遇到LR算法的理解成问题后就放弃了自学。其实这些东西都是只要大家理解就可以了，又不是像词法分析那样非得自己写出来才算真正的会。像LR算法的语法分析器，一般都是用工具Yacc来生成，实践中完全没有比较自己来实现。对于LL算法中特殊的递归下降算法，因为其实践十分简单，那么就应该要求每个学生都能自己写。当然，现在也有不少好的LL算法的语法分析器，不过要是换在非C平台，比如Java,Delphi,你不能运用YACC工具了，那么你就只有自己来写语法分析器。
等学到词法分析和语法分析时候，你可能会出现这样的疑问：词法分析和语法分析到底有什么？就从编译器的角度来讲，编译器需要把程序员写的源程序转换成一种方便处理的数据结构（抽象语法树或语法树）,那么这个转换的过程就是通过词法分析和语法分析的。其实词法分析并非一开始就被列入编译器的必备部分，只是我们为了简化语法分析的过程，就把词法分析这种繁琐的工作单独提取出来，就成了现在的词法分析部分。除了编译器部分，在其它地方，词法分析和语法分析也是有用的。比如我们在DOS,Unix,Linux下输入命令的时候，程序如何分析你输入的命令形式，这也是简单的应用。总之，这两部分的工作就是把不规则的文本信息转换成一种比较好分析好处理的数据结构。那么为什么编译原理的教程都最终把要分析的源分析转换成树这种数据结构呢？数据结构中有Stack,Line,List这么多数据结构，各自都有各自的特点。但是Tree这种结构有很强的递归性，也就是说我们可以把Tree的任何结点Node提取出来后，它依旧是一颗完整的Tree。这一点符合我们现在编译原理分析的形式语言，比如我们在函数里面使用函树，循环中使用循环，条件中使用条件等等，那么就可以很直观地表示在Tree这种数据结构上。同样，我们在执行形式语言的程序的时候也是如此的递归性。在编译原理后面的代码生成的部分，就会介绍一种堆栈式的中间代码，我们可以根据分析出来的抽象语法树，很容易，很机械地运用递归遍历抽象语法树就可以生成这种指令代码。而这种代码其实也被广泛运用在其它的解释型语言中。像现在流行的Java,.NET，其底层的字节码bytecode,可以说就是这中基于堆栈的指令代码的。
关于语义分析，语法制导翻译，类型检查等等部分，其实都是一种完善前面得到的抽象语法树的过程。比如说，我们写C语言程序的时候，都知道，如果把一个浮点数直接赋值给一个整数，就会出现类型不匹配，那么C语言的编译器是怎么知道的呢？就是通过这一步的类型检查。像C++语言这中支持多态函数的语言，这部分要处理的问题就更多更复杂了。大部编译原理的教材在这部分都是讲解一些比较好的处理策略而已。因为新的问题总是在发生，旧的办法不见得足够解决。
本来说，作为一个编译器，起作用的部分就是用户输入的源程序到最终的代码生成。但是在讲解最终代码生成的时候，又不得不讲解机器运行环境等内容。因为如果你不知道机器是怎么执行最终代码的，那么你当然无法知道如何生成合适的最终代码。这部分内容我自我感觉其意义甚至超过了编译原理本身。因为它会把一个计算机的程序的运行过程都通通排在你面前，你将来可能不会从事编译器的开发工作，但是只要是和计算机软件开发相关的领域,都会涉及到程序的执行过程。运行时环境的讲解会让你更清楚一个计算机程序是怎么存储，怎么装载，怎么执行的。关于部分的内容，我强烈建议大家看看龙书上的讲解，作者从最基本的存储组织，存储分配策略，非局部名字的访问，参数传递，符号表到动态存储分配(malloc,new)都作了十分详细的说明。这些东西都是我们编写平常程序的时候经常要做的事情，但是我们却少去探求其内部是如何完成。
关于中间代码生成，代码生成,代码优化部分的内容就实在不好说了。国内很多教材到了这部分都会很简单地走马观花讲过去，学生听了也只是作为了解，不知道如何运用。不过这部分内容的东西如果要认真讲，单独开一学期的课程都讲不完。在《编译原理及实践》的书上，对于这部分的讲解就恰到好处。作者主要讲解的还是一种以堆栈为基础的指令代码，十分通俗易懂，让人看了后，很容易模仿，自己下来后就可以写自己的代码生成。当然，对于其它代码生成技术，代码优化技术的讲解就十分简单了。如果要仔细研究代码生成技术，其实另外还有本叫做《》,那本书现在由机械工业出版社引进的，十分厚重，而且是英文原版。不过这本书我没有把它列为推荐书给大家，毕竟能把龙书的内容搞清楚，在中国已经就算很不错的高手了，到那个时候再看这本《》也不迟。代码优化部分在大学本科教学中还是一个不太重要的部分，就是算是实践过程中，相信大家也不太运用得到。毕竟，自己做的编译器能正确生成执行代码已经很不错了，还谈什么优化呢？
编译原理的课程毕竟还只是讲解原理的课程，不是专门的编译技术课程。这两门课程是有很大的区别的。编译技术更关注实际的编写编译器过程中运用到的技术，而原理的课

G. Turbo C编译器是不是很老了，没必要用了

很老了，已经被C99遗弃了。
许多东西不符号标准。

楼下的谁建议你现在学C用Turbo的? turbo C和C99的新标准差距盛远，老的掉牙，而且早已是Borland的遗弃产品，为什么还有那么多守旧死终护其左右呢。

你要学可以用VC2005的C编译模式，也可以用Linux下的GCC，另外MinWG也不错，只推荐这三个，其他的没试过。

H. 那位帮个忙...关于C++编译器的问题...很感谢

C++编写的开发环境有VC++ 现在最新版本是VS2010 ，经典版本是VC6.0
此外还有 Borland C++
C++ builder
Dev C++等开发工具

MRP是由斯凯开发的一种专门针对国产机的游戏格式。MRP文件是MiniJ平台的文件，MiniJ是斯凯专门开发出来的针对国产机的游戏平台，类似于一个模拟平台，该平台是一个可以在极其恶劣环境下流畅运行游戏的平台，该平台的文件只有同等JAVA游戏的1/3大小。另外，虽然该平台叫MiniJ，很多人都以为他就是Mini Java，其实不是的。MiniJ平台的文件并非JAVA文件，而是用ANSI C写的新程序，因此，也并不存在所谓的JAVA转MiniJ的工具。2、为什么我运行MRP应用的时候会出现白屏或者是黑屏的现象，并且有些游戏还会出现一些英文？ 答：因为目前市面上的国产手机良莠不齐，特别是黑手机，他们的质量实在是难以让人恭维。有些手机制作商在制作手机的时候，一味地追求快以及压缩成本，所以在制作出来的手机中，很多都采用了质量较为低下的内存模块，这类内存模块质量很差，很容易在运行游戏的过程中出现错误，从而导致了运行MRP应用的时候会出现各种各样的故障。另外，由于斯凯的开发技术还不能说很成熟，所以在开发过程中难免会出现问题，从而导致了开发出来的游戏出现了一些BUG，而导致了在某些手机上会出现问题。而这类问题都是我们无法自行解决的，所以，当出现这些问题的时候只能在论坛上反应这些问题，然后再由小屋将这些问题提交给斯凯，看看是否有解决方法。

I. 关于汇编语言的编译器

给你个假设的例子看能说明白不:
咱国某型计算机研制,指令系统确定后,
(1)先用机器语言编写一个“小汇编”编译器,它能编译该机所有的机器指令相对应的汇编符号语言
(2)然后用小汇编语言编写该机的汇编编译器和FORTRAN编译器
(3)……再PASCAL…
另,再多说几句。:以上说的是几十年前是这么做的,现在用的是交叉汇编等其它一些技术,比如:可以用成熟的机器的C语言写个某种机器编译器(可以是任何语言),,用这个交叉编译器再编写目标机的各种语言编译器。

J. 现代C/C++编译器有多智能能做出什么厉害的优化

基本的循环外提，计算削弱，数据流分析合并都已经比较成熟了，可以说不考虑专用cpu优化的情况，其优化效率已经可以和一名中高级编译专家手工优化的效果差不多。