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主に２進整数やビットパターンのさまざまな演算技法について解説している． 基本的には (特定のプログラミング言語に依存しない) 数学的な解説が中心だが，Ｃ言語によるサンプルコードも示している．
アラインメントやオフセットの計算に使える「２の冪乗の倍数への切り上げ／切り下げ」や， メモリブロックの管理に使える「次の２の冪乗への切り上げ／切り下げ」， (ビット／バイト) エンディアン変換や FFT (高速フーリエ変換) で使われるビットリバース (ビット逆順) などを含む「ビットやバイト単位の並べ替え」など．
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「省メモリ」とあるが，メモリ管理の高速化についても参考になる技法が解説されている． 時々「malloc 高速(化)」などで検索して来る人がいるが， malloc の速度をこれ以上大きく改善する余地はあまりないと思う (あるとしても非常に難しいだろう)．その理由は，
- (プロセス内での) 動的メモリ管理なんて，1958 年に Lisp が登場して以来，半世紀以上にもわたって散々研究され尽くしている． 簡単に高速化できるのならば，とっくの昔に (前世紀のうちに) できていたはず． メモリ関連のハードウェア・アーキテクチャが根本的に変わらない限り， malloc の大幅な高速化は期待できそうにない．
- そもそも malloc の仕様は，引数がサイズだけなので初心者にも簡単に使える反面， 高速化にも省メモリにも全く向いていない． malloc は「与えられた情報 (引数) はサイズだけなのに，どうやって最適化しろと？(怒)」と文句を言いたくなるだろう．
それでもなお malloc の高速化それ自体を目指したい人には「(悲愴な顔で) 頑張ってください」としか言えないが， 「アプリケーションのメモリ管理を高速化したいから高速な malloc が欲しい」というのならあまりにも芸がなさすぎる． そういう人はこの本の「第５章 Memory Allocation：メモリ割当て」を読んで反省してください．(笑)
アプリを高速化したいなら，できるだけ malloc/free を呼び出す頻度を減らすこと． そのためには１回の malloc で確保した大きな領域 (メモリプール) に多数のオブジェクトを詰め込む必要がある (これは省メモリにもなる) が， どのオブジェクトを同じ領域に入れるべきかはオブジェクトの寿命 (extent)，サイズ， アラインメントなどを考慮して決める必要がある． 特に，寿命を知っているのはアプリケーションだけだ．
ところで，省メモリが高速化につながる場合も多い．昔からメモリと速度のトレードオフ (高速でメモリを大量に使用するアルゴリズム (例えばテーブル参照) を使うか， それとも低速でメモリを少ししか使用しないアルゴリズムを使うか) がよく問題になるので，省メモリと高速化は両立しないと思い込んでいる人もいるだろう． しかし最近の CPU は命令実行速度に比べてメモリアクセス速度がはるかに遅いので， 無駄なメモリを削減したり，メモリ上のデータ配置を変える (同時期に頻繁に使用するデータをなるべく少数のキャッシュラインに集中させる) と高速化されることも多い． (1970年代以前の CPU は命令実行とメモリアクセスが同期していたので同程度の速度だった．)
さて，ここで問題．次のコードで大きな２次元配列 (例えば画像データ) をコピーする場合，(1) と (2) のどちらが速いか．またその理由を述べよ． (理由を書かなければ０点)
int src[M][N], dest[M][N];
unsigned i, j;
// (1)
for(i = 0; i < M; i++)
for(j = 0; j < N; j++)
dest[i][j] = src[i][j];
// (2)
for(j = 0; j < N; j++)
for(i = 0; i < M; i++)
dest[i][j] = src[i][j];
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