C++ 性能小测 1 二维数组的遍历效率
遍历二维数组时，常规思路是使用一个嵌套循环。一方面，由于CPU使用了分支预测技术，因此通常将循环次数最多循环的放在最内层。另一方面，由于二维数组是按行存储的，因此遍历二
遍历二维数组时，常规思路是使用一个嵌套循环。一方面，由于 CPU 使用了分支预测技术，因此通常将循环次数最多循环的放在最内层。另一方面，由于二维数组是按行存储的，因此遍历二维数组时，一般将列循环放在内层。但当数组的行数大于数组的列数时，这两条规律无法同时得到满足。下面通过一个小测试来判断这个时候哪种... ...
遍历二维数组时，常规思路是使用一个嵌套循环。一方面，由于 CPU 使用了分支预测技术，因此通常将循环次数最多循环的放在最内层。另一方面，由于二维数组是按行存储的，因此遍历二维数组时，一般将列循环放在内层。但当数组的行数rowSize大于数组的列数columnSize时，这两条规律无法同时得到满足。下面通过一个小测试来判断这个时候哪种方式效率更高。
#include#includeusingnamespacestd;constintrowSize=50000;constintcolumnSize=2000;constinttestCount=100;intmain(){//生成大型二维数组int**arr=newint*[rowSize];for(inti=0;i<rowSize;i++){arr[i]=newint[columnSize];for(intj=0;j<columnSize;j++){arr[i][j]=rand()%5;}}//声明工具变量doublemeanTime=0;longdoublesum=0;clock_tstart,end,time;//将列循环放在内层，进行多次测试time=0;for(intk=0;k<testCount;++k){sum=0;start=clock();for(inti=0;i<rowSize;++i){for(intj=0;j<columnSize;++j){sum+=arr[i][j];}}end=clock();sum=sum/(rowSize*columnSize);time+=end-start;}meanTime=(double)time/testCount/CLOCKS_PER_SEC;cout<<"列循环放在内层平均耗时"<<meanTime<<"秒，平均值为"<<sum<<endl;//将列循环放在外层，进行多次测试time=0;for(intk=0;k<testCount;++k){sum=0;start=clock();for(intj=0;j<columnSize;++j){for(inti=0;i<rowSize;++i){sum+=arr[i][j];}}end=clock();sum=sum/(rowSize*columnSize);time+=end-start;}meanTime=(double)time/testCount/CLOCKS_PER_SEC;cout<<"列循环放在外层平均耗时"<<meanTime<<"秒，平均值为"<<sum<<endl;//释放大型二维数组内存for(inti=0;i<rowSize;i++)delete[]arr[i];delete[]arr;system("pause");return0;}测试输出如下：
列循环放在内层平均耗时0.42657秒，平均值为1.99975列循环放在外层平均耗时1.35246秒，平均值为1.99975请按任意键继续...由此可得：使用嵌套循环遍历二维数组时，将列循环放在内层运行效率更高，即使所遍历的二维数组行数远大于列数。
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