百万级二维数组遍历：行优先还是列优先更高效？

百万级二维数组效率高：行优先与列优先的性能差异

本文分析了一个100万元素的二维数组 matrix[x][y] 这两种方法解释了性能差异的根本原因。

两种遍历方式如下：

方法一(行优先)：

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

方法二(列优先)：

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

虽然直觉上两种方法效率相似，但实际测试结果显示存在显著差异。这不是由编译器优化引起的，而是与计算机内存访问机制直接相关。

通常情况下，二维数组采用行优先级（row-major）存储模式，这意味着同一行元素在内存中连续存储。方法1，外循环遍历行，内循环遍历列，使每次访问 matrix[x][y] 当时，内存访问是连续的。方法二:外循环遍历列，内循环遍历行，导致内存访问跳跃。

CPU缓存机制使连续内存访问速度远高于跳跃访问速度。连续访问充分利用CPU缓存，减少内存访问次数，显著提高效率。相反，频繁的跳跃访问导致缓存故障，需要不断地从主内存中加载数据，以降低速度。因此，在优先存储的二维数组中，方法1（优先遍历）的效率远高于方法2（优先遍历）。

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