（矢量对）与（矢量对）C ++的速度

Question

背景：
我已经完成了一个游戏作为家庭作业。我们不得不做一个十六进制游戏。我决定使用2d节点矢量实现电路板，并使用2个矢量来跟踪节点邻居的x和y坐标。我用来确定胜利者的路径寻找算法类似于Dijkstra的算法。

我意识到使用2个向量的缺点是它们必须始终保持同步，但我问速度。我也意识到实现电路板的一种更快的方法是使用1d向量（我在完成程序的过程中实现了一半）。

问题：就原始速度而言，路径查找算法运行速度更快，使用2个向量来跟踪（x，y），或者如果使用对矢量实现算法运行速度会更快吗？

Answer 1

选择更适合您需求的。 在软件设计的这个阶段，您不应该担心性能。 更重要的是选择最适合的数据结构。

在这样做时，性能优势可能已经在你身上了。

Answer 2

aoeu说的没错：首先担心好的代表性。

其次，如果您担心游戏速度慢，请参阅个人资料。找到有问题的区域并担心这些。

那说，有点速度：

内存访问在顺序时最快。跳来跳去很糟糕。一个接一个地访问值是好的。

对的向量（更一般地说，结构的向量，VoS）或一对向量（向量的结构，SoV）是否更快的问题完全取决于您的访问模式。您是否一起访问坐标对，还是首先处理所有x然后处理所有y值？答案很可能会显示更快的数据布局。

那说，“最有可能”意味着蹲下。个人资料，个人资料，个人资料。

Answer 3

我的直觉告诉我，对的矢量会更快，但你可能需要测试它。创建一个测试程序，将两百万个点插入两种格式和更快的时间。然后，以更快的速度提取存储数据的时间。

Answer 4

首先，aoeu是重点。

其次，关于一般的优化：

优化的第一步是测量，否则您没有基线来比较改进。

下一步是使用某种分析器来查看你的代码在周期/内存/其他方面的用途，它可能不在你想象的地方。

当你完成这两项工作后，你就可以开始以正确的方式优化代码的正确部分。

Answer 5

除了我的评论。如果你的实现在游戏进行时运行较慢（我猜它的AI部分），那么可能是因为你在每次移动后都在运行Dijkstra。随着游戏越来越大，游戏越来越大，人工智能的性能也越来越差。

建议使用disjoint-set方法而不是Dijkstra来确定获胜者。 disjoint-set优于Dijkstra的优势在于它不仅使用更少的内存，而且随着游戏的进行不会变慢，因此您可以在每个玩家移动后运行它。 Disjoint-set - Wikipedia，Union-find - princeton

我意识到改变一个项目关键部分的实现是一项艰巨的任务，因为它几乎需要DO IT ALL OVER AGAIN，但这只是一个建议，如果你担心AI的速度，那绝对值得研究。还有其他方法可以实现AI，例如minMAX tree，Alphabeta pruning（这是对minmax树的改进）

胃肠。