按位 XOR 与求和之间的性能差异似乎不存在

我最近看到了一个很好的编程问题解决方案。给定 2 个列表，在其中一个列表中找到缺少的数字。

我最初的解决方案是这样的：

long long missing_2(long long a[], long long b[], long long bsize) {
long long asum = a[bsize], bsum = 0;
for (long long i = 0; i < bsize; i++) {
asum += a[i];
bsum += b[i];
}
return asum-bsum;
}

但是有人建议这样的事情：

long long missing_3(long long a[], long long b[], long long bsize) {
long long sum = 0 ^ a[bsize];
for (long long i = 0; i < bsize; i++) {
sum ^= a[i];
sum ^= b[i];
}
return sum;
}

出于好奇，我定时了 2 个解决方案，认为第二个解决方案missing_3会更快。我得到了这些结果

missing_2：所需时间：16.21秒

missing_3：所用时间：23.39秒

列表是使用 for 循环生成的。列表 b 填充整数0-1000000000，列表 a 填充 1-1000000000，末尾附加一个随机数(因此它包含 1 个不同的(额外)值。

问题按位版本需要 23.39 秒，求和版本需要 16.21 秒。知道为什么按位版本会明显比求和版本慢吗？我本以为按位运算会比加法或至少类似运算更快。

编辑：

使用没有额外标志/选项的g++编译。

编辑2：

用-O1和-O2的标志进行测试，没有明显的区别。

编辑3：

这是驱动程序代码：

long long smaller_size = 1000000000;

long long* a = new long long[smaller_size+1];
long long* b = new long long[smaller_size];
for(long long i = 0; i < smaller_size; i++){
a[i] = b[i] = i;
}
a[smaller_size] = 1434;
// std::cout << missing_1(a, b, smaller_size) << std::endl;
clock_t tStart = clock();
std::cout << "Start List Testn";
std::cout << missing_2(a, b, smaller_size) << std::endl;
printf("Time taken: %.2fsn", (double)(clock() - tStart)/CLOCKS_PER_SEC);
tStart = clock();
std::cout << missing_3(a, b, smaller_size) << std::endl;
printf("Time taken: %.2fsn", (double)(clock() - tStart)/CLOCKS_PER_SEC);

编辑 5：时间部分更新(无时间更改)

clock_t tStart = clock();
std::cout << "Start List Testn";
double time; 
missing_2(a, b, smaller_size);
time = (double)(clock() - tStart)/CLOCKS_PER_SEC;
printf("Time taken: %.2fsn", time);
tStart = clock();
missing_3(a, b, smaller_size);
time = (double)(clock() - tStart)/CLOCKS_PER_SEC;
printf("Time taken: %.2fsn", time);