कुछ भाषाओं की बाधाओं को तेजी से कोड (जैसे फोरट्रान बनाम सी और पॉइंटर्स अलियासिंग) को लागू करना आसान बनाता है जो आउट-ऑफ-द-बॉक्स प्रदर्शन और संभावनाओं के बीच एक व्यापार है।
भाषा विशिष्ट कार्यों के लिए "अनुकूलित" नहीं है, लेकिन कार्यान्वयन, संकलक और बाधाएं जो संकलक द्वारा कोड को समझना आसान बनाती हैं, ऐसा करता है। असली सौदा विशिष्ट पुस्तकालयों के बारे में है, समस्या की लंबाई के आधार पर स्विच के साथ प्रक्रिया को गति देने के लिए लागू किए गए एल्गोरिदम इसे इष्टतम बनाते हैं।
उदाहरण के लिए गुणन विभिन्न मामलों का उपयोग करता है ( GMP गुणन देखें ।
जब भाषा उच्च स्तर के गणितीय कार्यों को निर्दिष्ट करती है, तो इसे लागू करना इष्टतम (इस मामले में कुशल) होता है, लेकिन यह भाषा विनिर्देश का हिस्सा नहीं है।
कृपया Matlab, Mathematica और Maple में मैट्रिक्स रैंक गणना पर एक नज़र डालें (मैं अभी सभी परीक्षण स्वयं नहीं कर सकता, लेकिन ये मेरे परीक्षणों के अनुरूप हैं)। ये सभी भाषाएं (वातावरण) समान स्तर के संचालन को लागू करती हैं लेकिन कार्यान्वयन विवरण अलग-अलग होते हैं जो विभिन्न समय देते हैं।
जब कुछ डोमेन विशिष्ट कार्य (यहां भी डोमेन विशिष्ट भाषा) विशेष गणनाओं में उन्मुख होते हैं, तो वे लक्षित दर्शकों के लिए बेहतर और अनुकूलित हो जाते हैं। लेकिन इष्टतम होना हमेशा ऐसा नहीं होता है। उदाहरण के लिए पर्ल के पास तारों को संभालने का एक लंबा इतिहास है, लेकिन पीसीआरई (यहां बस पर्ल के नियमित भाव) सबसे तेजी से मौजूदा वाले नहीं हैं (और बहुत अधिक मेमोरी का उपयोग करते हैं), लेकिन बेहद अभिव्यंजक और शक्तिशाली हैं।
भाषा की अड़चनें संकलन प्रक्रिया में अंतर लाती हैं, उल्लिखित पॉइंटर एलियासिंग कोड के पुन: व्यवस्थित होने की संभावना को रोकता है और चर को फिर से लोड करने में सक्षम करता है।