Question

所以我今晚在这个问题出现在脑海中：

您最喜欢的方式是访问m x n矩阵的项目

您可以使用索引作为列的常规方法行矩阵[i] [j]

的另一个索引

还有另一种方法，你的矩阵是长度为m * n的向量并使用[i * n + j]作为索引号

访问项目

告诉我你最喜欢什么方法，有没有其他方法那对特定情况有用吗？

Answer 1

假设我们有这段C（++）代码：

 int x = 3;
 int y = 4;

 arr2d[x][y]   = 0xFF;
 arr1d[x*10+y] = 0xFF;

其中：

 unsigned char arr2d[10][10];
 unsigned char arr1d[10*10];

现在让我们看看它的编译版本（程序集;使用调试器）：

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正如您所看到的，无论您是否使用2D数组，访问数组元素时都绝对不会受到惩罚或减速，因为这两种方法实际上都是相同的。

Answer 2

我认为如果你需要一个2D数组，是因为你想将它作为二维数组访问，而不是作为一维数组

否则你可以做一个简单的乘法使它成为一维数组

Answer 3

如果我要使用二维数组，我会投票支持矩阵[i] [j]。我认为这更具可读性。但是，我可能会考虑使用Guava的Table类。 http://guava-libraries.googlecode.com/svn/trunk/javadoc/com/google/common/collect/Table.html

Answer 4

我不认为你最喜欢的方式，或者最美观的方式是采用这个问题的好方法 - 潜在的表现将是我的主要关注点。

将矩阵存储为连续数组通常是进行矩阵计算的最有效方法。如果你看一下优化的BLAS（基本线性代数子程序）库，比如英特尔MKL，AMD ACML，ATLAS等等，将使用连续的矩阵存储。当使用连续存储，并且利用连续数据访问模式时，由于操作的参考局部性（即高速缓存性能）得到改善，可能导致更高的性能。

在某些语言（即c++）中，您可以使用运算符重载来实现data[i][j]索引样式，同时在幕后执行一维数组索引映射。

希望这有帮助。

Answer 5

只有两个理由可以让一维数组表示我能想到的n维：

性能：分配n维数组的常用方法意味着我们得到的n个维度可能不一定分成一个部分 - 这对于空间局部性来说并不是那么好（并且也可能至少导致一些额外的内存访问 - 在最坏的情况下，每次访问需要额外的1次读取。现在用C / C ++你可以解决这个问题（在一个部分中分配内存，然后指定正确的指针;在删除它时要非常小心不要忘记这个）并且其他语言（C＃）已经能够实现这一点。框。另请注意，在具有停止和复制GC的语言中，推理是不必要的，因为无论如何所有对象将彼此分配。但是，您可以避免每个维度的额外开销，因此您可以更好地使用内存和缓存。
对于某些算法，使用一维数组会更好，这可能会使代码更短，速度更快 - 这可能是一件可以被认为是主观的事情。