我刚刚开始研究速度真正重要的科学项目（HPC）。我目前正在设计数据结构。该项目的核心是双值的3D网格，以求解偏微分方程。
由于这里的速度可能比代码的简单性更大，我想知道STL与通常的C风格数组相比如何执行。在我的例子中，因为它是一个3D网格，我想到了a）带有线性索引的一维向量b）3个向量的向量或c）一维c样式数组或d）三维c样式阵列。
我查找了较旧的问题，但我只发现了构建/破坏的问题（这里不重要，因为数据结构只在程序启动时创建一次 - 快速索引和计算很重要）或不同STL的比较容器
感谢您的帮助
答案 0 :(得分：7)
提前说什么很难（甚至不可能） 相对表现将是。一般来说，在现代机器上， 使用平面向量，并计算其中的索引，将 优于矢量矢量矢量;在旧机器上， 反过来是真的。 （在现代机器上，乘法是 由于地方不佳，通常比页面错过便宜。上 旧机器，乘法是昂贵的，而没有 缓存，所以地方没有什么区别。）
另外，根据机器和库的实现，
使用std::vector这个平面向量可能更多
比使用简单的指针指向内存昂贵（或者它可能
不是 - 你事先无法知道）。我还是会去的
矢量首先，在控制课中仔细包装一切，
如果仍有性能问题，请切换到
指针。
答案 1 :(得分：3)
1D和3D阵列的内存布局将是相同的，类似于线性std::vector的内存布局。我会采用这种方法：一维向量和内联函数，以映射到适当的位置。
另一方面，向量向量具有完全不同的布局，因为向量中的数据不存储在对象内部，而是动态分配和引用。这意味着std::vector<std::vector<int>>中的两个不同行可能位于内存中完全不相关的位置。
答案 2 :(得分：2)
向量将在内部执行您需要手动执行的操作，以便处理单独调整的原始数组，因此只要它们被正确使用，向量应该与执行相同任务的原始数组执行相同的操作。
例如，单个矢量应该与单维c阵列执行相同，矢量矢量应该与使用原始指针数组大致相同，每个指针指向一个数组。< / p>
然而，如果3d阵列具有统一的尺寸大小（即，不是粗糙的阵列），则向量支付额外的成本来单独管理它们的尺寸（例如，它们必须单独存储它们的尺寸）。如果在编译时知道任何尺寸大小，那么最好使用＆＃39; STL＆＃39; container＆＃39; std :: array , because it won't have that unnecessary overhead. You can even have multi-dimentional std :: arrays`：
template<typename T, int Planes, int Rows, Cols>
using Matrix = std::array<std::array<std::array<T,Cols>,Rows>,Planes>;
虽然不是严格要求，但它应该与T arr[Planes][Rows][Cols];相同，但没有原始c数组的问题。
答案 3 :(得分：0)
在HPC中广泛使用的动态分配静态（在分配后的不可更改的维度方面）数组对象是平面数组和涂料向量的组合。基本上这个想法是分配一大块内存，然后构建一个指针树。对于2D数组，树只是指向每行开头的指针的简单线性列表。对于3D阵列，树具有两个级别，并且每个第二级别元素指向来自2D切片的对应于第一级别的行。将涂料矢量树放置在已分配内存的开头，可以直接应用[]索引运算符，例如， A[i][j][k]，但必须小心谨慎，因为&A[i]不会是i 2D切片的开头。
这种方法的一个问题是涂料矢量树的尺寸可能会变得非常大。例如，64位计算机上1000x1000x1000阵列的此数据结构的大小为1000x1000x8字节或几乎为8 MiB。这可能会为某些数据访问模式带来宝贵的缓存空间。