需求是和排列组合相关的，
大概就是在40个数字中选12个数字，对每种组合都要做一个较为复杂的判断，光是组合的种类数就有110亿次，把所有的组合都循环判断完要大概10多个小时，怎么才能提高循环的效率呢，代码比较复杂，就不上了
------解决思路----------------------
两点建议:
充分利用并行处理,例如.Net中的ParallelFor
优化数据判断算法
如果还不能满足要求,可以考虑使用C++ Amp进行超大并发处理,AMP的性能相当优越
------解决思路----------------------
写了一个稍微优化的组合算法，单纯计算索引。我这2.66G的i7 CPU单线程计算C(40, 12)，迭代5586853480个索引是34.3s左右
显然组合算法不是瓶颈，你可以分别测试下你的组合算法耗时，和那个“较为复杂的判断”的耗时。确定下平均1s分别能执行多少次。当然组合算法可以并发，不过这个规模意义不是很大。判断看起来比较慢，最好能并行计算。
因为循环次数非常多，循环内部每一次计算、存取值、调用、分配内存都会累积出很大影响。所以需要尽量减少各种不必要的计算、存取值、调用，尤其是分配内存，这是最最慢的，需要极力避免。
方法调用带来的开销也很可观。我的组合算法，如果inline调用，是34.3s，不inline是46s左右。