百万级二维数组遍历：行优先还是列优先效率更高？

百万级二维数组遍历效率优先

在处理超大的二维数组时，遍历顺序对程序效率有很大的影响。本文分析行优先和列优先遍历了一个大约100万元素的二维数组 matrix[x][y] 性能差异。

问题： 我们用两个循环嵌套分别优先和列优先遍历，赋值数组:

// 行优先遍历
for (int x = 0; x < size; x++) {
  for (int y = 0; y < size; y++) {
    matrix[x][y] = ...; 
  }
}

// 列优先遍历
for (int y = 0; y < size; y++) {
  for (int x = 0; x < size; x++) {
    matrix[x][y] = ...;
  }
}

虽然差别似乎很小，但实际测试结果显示，优先遍历的速度明显更快。

原因：内存存储和缓存机制

二维数组通常以行优先的方式存储在内存中。这意味着 matrix[x][y] 内存地址在 x 不变，y 增加是连续的。优先顺序访问这些连续地址，充分利用CPU缓存，减少内存访问次数，提高效率。

相反，列优先遍历访问的内存地址在内存中离散，导致缓存命中率下降。程序经常从主内存中读取数据，导致速度减慢。 这就像从书架上取书。优先级就像从同一层取书。优先级需要在不同层之间切换，后者需要更多的时间。

结论： 在处理大型二维数组时，优先行优先遍历可以显著提高程序效率。 这源于计算机内存的存储模式和CPU缓存机制的特点。

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