emplace_back有一些开销，因为它涉及std::vector内部的一些内部会计。请尝试以下操作：

template<typename T>
std::vector<T> slice(const std::vector<T>& v, const std::vector<int>& id) {

    std::vector<T> tmp;
    tmp.resize (id.size ());

    size_t n = 0;
    for (auto i : id) {
        tmp [n++] = v [i];
    }

    return tmp;
}

字符串
此外，我删除了你的内部循环中不必要的解引用。

**编辑：**我又想了想，受到@jack的回答的启发，我认为内部循环（这是最重要的一个）可以进一步优化。这个想法是把循环使用的所有东西放在局部变量中，这给了编译器优化代码的最佳机会。所以试试这个，看看你得到了什么样的时间。确保你测试了一个发布/优化的构建：

template<typename T>
std::vector<T> slice(const std::vector<T>& v, const std::vector<int>& id) {

    size_t id_size = id.size ();
    std::vector<T> tmp (id_size);
    T *tmp_data = tmp.data ();

    const int *id_data = id.data ();
    const T* v_data = v.data ();

    for (size_t i = 0; i < id_size; ++i) {
        tmp_data [i] = v_data [id_data [i]];
    }

    return tmp;
}

型

性能似乎有点慢;你是用编译器优化构建的（例如g++ main.cpp -O3，或者如果使用IDE，切换到发布模式）。仅这一点就将计算时间加快了10倍左右。
如果你已经在使用优化了，通过使用基本的for循环迭代，(for int i = 0; i < id.size(); i++)的计算时间在我的机器上加快了2- 3倍，这个想法是，编译器不必解析auto引用的类型，而且由于基本的for循环一直在C++中，编译器可能有很多技巧来加速它。

template<typename T>
std::vector<T> slice(const std::vector<T>& v, const std::vector<int>& id){

    // @Jan Schultke's suggestion
    std::vector<T> tmp(id.size ());

    size_t n = 0;
    for (int i = 0; i < id.size(); i++) {
        tmp [n++] = v [i];
    }

    return tmp;
}

字符串

我想在C中使用vector做类似的事情。
C对Matlab的可切片向量的回答不是std::vector;而是std::valarray。
https://en.cppreference.com/w/cpp/numeric/valarray
C的std::valarray支持在std::slice的帮助下示例化其他std::valarray对象。
一旦你有了valarray slice对象，C的std::valarray显式地支持对它的每个元素应用标量操作，不仅是基本的算术操作，而且还通过将函数传递给std::valarray::apply来对它的每个元素应用函数。