例如：
a） int [x][y][z]
vs
b） int[x*y*z]
最初我认为我会选择a）以简化
我知道Java不像C那样在内存中线性存储数组。但是这对我的计划有什么影响？
答案 0 :(得分：66)
通常，在搜索此类问题时，最好的办法是查看如何将选项编译为JVM字节码：
multi = new int[50][50];
single = new int[2500];
这被翻译成：
BIPUSH 50
BIPUSH 50
MULTIANEWARRAY int[][] 2
ASTORE 1
SIPUSH 2500
NEWARRAY T_INT
ASTORE 2
所以，正如你所看到的， JVM已经知道我们正在谈论多维数组。
进一步保持：
for (int i = 0; i < 50; ++i)
for (int j = 0; j < 50; ++j)
{
multi[i][j] = 20;
single[i*50+j] = 20;
}
将其翻译（跳过周期）：
ALOAD 1: multi
ILOAD 3: i
AALOAD
ILOAD 4: j
BIPUSH 20
IASTORE
ALOAD 2: single
ILOAD 3: i
BIPUSH 50
IMUL
ILOAD 4: j
IADD
BIPUSH 20
IASTORE
所以， 如你看到的， 多维数组在VM内部处理， 无用的指令没有产生任何开销， 而使用单个指令则使用更多指令，因为偏移是手动计算的。
我认为表现不会是这样的问题。
编辑：
我做了一些简单的基准测试，看看这里发生了什么。
我选择尝试不同的例子：
线性读取，
线性写
和随机访问。
时间以毫秒表示（并使用System.nanoTime()计算。
结果如下：
线性写
线性阅读
随机阅读
随机的一个有点误导，因为它为多维数组生成2个随机数，而单个维生成一个（而PNRG可能会占用一些CPU）。
请注意，我试图让JIT只在第20次运行相同循环后才能通过基准测试。为了完整性，我的java VM如下：
java版“1.6.0_17” Java（TM）SE运行时环境（版本1.6.0_17-b04） Java HotSpot（TM）64位服务器VM（内置14.3-b01，混合模式）
答案 1 :(得分：22)
在当前的CPU上，非缓存内存访问速度比算术缓慢几百倍（参见this presentation和阅读What every programmer should know about memory）。 a）选项将导致大约3次内存查找，而b）选项将导致大约1次内存查找。 CPU的预取算法也可能不起作用。因此b）选项在某些情况下可能更快（它是一个热点，并且数组不适合CPU的缓存）。多快了？ - 这取决于申请。
我个人首先会使用a）选项，因为它会产生更简单的代码。如果探查器显示数组访问是瓶颈，那么我会将其转换为b）选项，以便有一对帮助方法来读取和写入数组值（这样凌乱的代码将被限制在那两个方法）。
我做了一个基准，用于将三维int数组（“Multi”列）与等效的1维int数组（“Single”列）进行比较。代码为here并测试here。我使用JVM选项-server -Xmx3G -verbose:gc -XX:+PrintCompilation在64位jdk1.6.0_18，Windows 7 x64，Core 2 Quad Q6600 @ 3.0 GHz，4 GB DDR2上运行它（我已从以下结果中删除了调试输出）。结果是：
Out of 20 repeats, the minimum time in milliseconds is reported.
Array dimensions: 100x100x100 (1000000)
Multi Single
Seq Write 1 1
Seq Read 1 1
Random Read 99 90 (of which generating random numbers 59 ms)
Array dimensions: 200x200x200 (8000000)
Multi Single
Seq Write 14 13
Seq Read 11 8
Random Read 1482 1239 (of which generating random numbers 474 ms)
Array dimensions: 300x300x300 (27000000)
Multi Single
Seq Write 53 46
Seq Read 34 24
Random Read 5915 4418 (of which generating random numbers 1557 ms)
Array dimensions: 400x400x400 (64000000)
Multi Single
Seq Write 123 111
Seq Read 71 55
Random Read 16326 11144 (of which generating random numbers 3693 ms)
这表明1维数组更快。虽然差异很小，但对于99％的应用来说，它并不值得注意。
我还做了一些测量，通过将preventOptimizingAway += array.get(x, y, z);替换为preventOptimizingAway += x * y * z;来估算随机读取基准中生成随机数的开销，并将测量值手动添加到上述结果表中。生成随机数需要随机读取基准测试总时间的1/3或更少，因此内存访问在预期基准测试中占主导地位。用4维和更多维的数组重复这个基准测试会很有趣。可能会使速度差异更大，因为多维数组的最高级别适合CPU的缓存，只有其他级别需要内存查找。
答案 2 :(得分：4)
使用第一个变体（3维），因为它更容易理解，并且产生一些逻辑错误的机会更少（特别是如果你用它来建模三维空间）
答案 3 :(得分：2)
如果您选择后一种路线，那么您将不得不为每个阵列访问执行算术运算。这将是一个痛苦和容易出错的错误（除非你将它包装在提供此功能的类中）。
我不相信在选择平面阵列时有任何（重大）优化（特别是考虑到将其编入索引的算法）。与优化一样，您需要执行一些测量并确定它是否真的值得。