百万级二维数组遍历：行优先还是列优先更有效？

优化百万级二维数组遍历：行优先还是列优先？

本文分析了100万高效二维数组 matrix[x][y] 这两种方法比较了它们的性能差异。

方法一：行优先遍历

for (int x = 0; x < size; x++) {
  for (int y = 0; y < size; y++) {
    // ...操作...
  }
}

方法二:列优先遍历

for (int y = 0; y < size; y++) {
  for (int x = 0; x < size; x++) {
    // ...操作...
  }
}

虽然这两种方法似乎只有不同的循环顺序，但实际测试表明，行优先遍历(方法1)明显快于列优先遍历(方法2)。

这是因为计算机内存通常优先存储。方法1符合内存布局，充分利用CPU缓存的局部空间，减少内存访问次数，提高效率。方法2导致CPU缓存命中率降低，内存访问频繁，性能下降。 将方法一比作连续读取数据，方法二就像在内存中跳跃读取，后者需要更多的时间。

虽然汇编层面的指令差异可能很小，但由于内存访问模式的差异，优先级在实际操作中表现出明显的性能优势。 这表明，为了最大限度地优化程序性能，需要充分考虑数据结构的内存存储模式和CPU缓存机制。

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