GPT3.5 bot 以下代称 伊芙琳(她提供的内容不完全可靠，需自行分辨)
伊芙琳:
软件架构和抽象化是为了使代码更灵活、易于理解、易于维护和扩展。但是，这些模式通常会增加运行时的开销。例如，虚拟调度可能会导致代码执行速度较慢，因为程序需要花费更多的时间进行函数查找和指针操作；接口和消息传递等机制也可能需要额外的开销。 这在游戏开发中尤其成问题，因为任何性能损失都可能影响游戏体验。因此，对于游戏引擎和其他需要高性能的应用程序，开发人员需要认真考虑软件架构和抽象化的使用情况，并准确评估相关成本和收益。
一个有趣的反面例子是C++中的模板。模板编程有时可以带来没有运行时开销的抽象接口。
这是灵活性的两极。 当写代码调用类中的具体方法时，你就是在写的时候指定类——硬编码了调用的是哪个类。 当使用虚方法或接口时，直到运行时才知道调用的类。这更加灵活但增加了运行时开销。
模板编程是在两极之间。在编译时初始化模板，决定调用哪些类。
解释一下
伊芙琳:
在C++中，模板是一种通用机制，它定义了一组泛型类型和算法，允许程序员在不知道具体类型的情况下编写代码。通过使用模板，程序员可以获得没有运行时开销的抽象接口。
具体来说，当程序员使用模板编写代码时，在编译时会对模板进行实例化，并将代码生成为针对特定类型的函数。因此，相对于使用虚方法或接口，在调用过程中不需要进行额外的运行时查找操作，这就减少了运行时的开销。
然而，应该注意的是，使用模板编程也有其缺点。当程序员使用模板编写代码时，他们需要确保提供给模板的每个类型都能够正确处理，这可以增加代码量并且可能会导致代码难以理解。另外，为了避免模板实例化的数量过多（例如，如果不同的算法需要使用相同的数据结构），程序员可能需要使用显式实例化和部分特化等技术，这增加了代码复杂性。
综上所述，模板编程是一种灵活的编程方式，在编译时提供了较高的性能和抽象度，但也需要程序员更多地考虑代码的细节和实现细节。