嵌套向量的缺点是什么?

What are the Disadvantages of Nested Vectors?

本文关键字：是什么 缺点 向量 嵌套      更新时间：2023-10-16

我对C++还很陌生，还有很多东西要学，但我最近变得非常依恋的是使用嵌套(多维(向量。 所以我通常可能会得到这样的东西：

std::vector<std::vector<std::string> > table;

然后我可以轻松访问这样的元素：

std::string data = table[3][5];

然而，最近我的印象是(就性能而言(最好有一个一维向量，然后只使用"索引算法"来相应地访问元素。 我认为这种性能影响对于更大或更高维的向量是显着的，但老实说，我不知道，到目前为止也找不到太多关于它的信息。

虽然从直觉上讲，单个向量比高维向量具有更好的性能是有道理的，但老实说，我不明白实际原因。 此外，如果我只使用一维向量，我将失去访问多维向量元素的直观语法。 所以这是我的问题：

为什么多维向量效率低下？ 如果我只使用一维向量(以更高维度表示数据(，那么访问其元素的最佳、最直观的方法是什么？

这取决于确切的条件。我将讨论这种情况，当嵌套版本是真正的 2D 表时(即所有行的长度相等(。

一维矢量通常在每种使用模式上都会更快。或者，至少，它不会比嵌套版本慢。

嵌套版本可以认为更糟，因为：

  • 它需要分配行数时间，而不是一个。
  • 访问元素需要额外的间接寻址，因此速度较慢(额外的间接寻址通常比一维情况下所需的乘法慢(
    • 如果按
  • 顺序处理数据，那么如果 2D 数据分散在内存周围，则速度可能会慢得多。这是因为可能存在大量缓存未命中，具体取决于内存分配器返回不同行的内存区域的方式。

因此，如果您追求性能，我建议您为 1D 向量创建一个 2D 包装器类。这样，您可以获得与嵌套版本一样简单的 API，并且您也将获得最佳性能。甚至，如果出于某种原因，您决定改用嵌套版本，您可以更改此包装器类的内部实现。

访问 1D 元素的最直观方法是y*width+x.但是，如果您知道自己的访问模式，则可以选择其他访问模式。例如，在绘画程序中，基于图块的索引可能更适合存储和操作图像。在这里，可以像这样索引数据：

int tileMask = (1<<tileSizeL)-1; // tileSizeL is log of tileSize
int tileX = x>>tileSizeL;
int tileY = y>>tileSizeL;
int tileIndex = tileY*numberOfTilesInARow + tileX;
int index = (tileIndex<<(tileSizeL*2)) + ((y&tileMask)<<tileSizeL) + (x&tileMask);

此方法在内存中具有更好的空间局部性(彼此靠近的像素往往具有接近的内存地址(。索引计算比简单的y*width+x慢，但这种方法的缓存未命中率要少得多，所以最终可能会更快。

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