我在一个运行时间为16.637秒的C++程序上运行了gprof，根据time()，我得到了以下输出的第一行：
% cumulative self self total
time seconds seconds calls s/call s/call name
31.07 0.32 0.32 5498021 0.00 0.00 [whatever]
seekg和tellg甚至未列入分析列表，它们才是瓶颈所在！自身时间是在[某事物]中花费的时间。
累计时间是在[某事物]和其上方调用的函数（例如[某事物]+主函数）中所花费的时间。
这两者都不包括从[某事物]中调用的函数所花费的时间。这就是为什么您没有看到更多时间列表。
如果您的[某事物]函数调用了大量的printf，那么您的gprof输出告诉您printf正在消耗大部分时间。
您正在经历与 gprof 和其他基于相同概念的分析器常见的问题 - 1）对程序计数器进行采样以获取某种直方图，2）对函数进行仪器化以测量时间、计数并获取调用图。
实际上定位性能问题时，它们没有抓住重点。
关键不在于测量例程，而在于找到有问题的代码。
假设您有一个随机在墙钟时间对程序进行闪光灯式 X 光扫描的采样器。在每个样本中，程序可能处于 I/O 中间，可能处于您编译的代码中，也可能处于像 malloc 这样的某个库例程中。
但无论它在哪里，它花费那段时间的责任由调用堆栈上的每行代码共同承担，因为如果这些调用中的任何一个未被执行，它就不会在执行该调用请求的工作过程中。
所以查看在调用栈的多个示例中出现的每行代码（出现次数越多，越好）。那就是钱所在。不要只看程序计数器所在位置。在栈的较高位置有“深口袋”。
是的，那些“秒”值并不是每次调用的时间。百分比时间是针对整个程序运行的。实际上，由于调用次数和每次调用所需的时间，你的程序在该函数中花费了31%的时间。
你可能想要阅读一下如何分析gprof的平面轮廓。
更正：抱歉，正如OP指出的那样，前两个秒值是累计值。
我认为你看到“自身”和“总共每次调用”的值为0有点奇怪。
引用gprof准确性部分的内容：“实际误差通常超过一个采样周期。事实上，如果一个值是采样周期的n倍，则其预期误差为n个采样周期的平方根。如果采样周期为0.01秒，foo的运行时间为1秒，则foo的运行时间的预期误差为0.1秒。从一个分析运行到下一个分析运行，它可能平均变化这么多。（有时会变化更多。）”
gprof会忽略任何未被插装的代码，通常包括在stdlib和系统调用中花费的时间。获取 I/O 和分配绑定程序的准确分析信息可能会有些棘手。 - Chris Conway