Matrice 1D ou 2D : laquelle est la plus rapide ?
Introduction
Déterminer s'il convient d'utiliser une matrice 1D ou 2D dépend des besoins et des contraintes spécifiques de votre programme. Voici une discussion sur la vitesse et d'autres facteurs à prendre en compte lors de la pesée des deux options :
1. Vitesse
Pour les matrices denses, l'utilisation d'un tableau 1D est généralement plus rapide. Il offre une meilleure localité de mémoire et une surcharge réduite pour l'allocation et la désallocation.
2. Consommation de mémoire
Les tableaux 1D dynamiques consomment moins de mémoire que les tableaux 2D. De plus, les tableaux 2D nécessitent des allocations et des désallocations plus fréquentes, ce qui peut également affecter l'utilisation de la mémoire.
Remarques
Surcharge de recalcul de l'index : Bien que le recalcul de l'index pour les tableaux 1D puisse sembler plus lent , l'analyse de l'assemblage montre que les frais généraux sont négligeables et ne constituent probablement pas un problème. goulot d'étranglement.
Avantage de la localité mémoire : Les tableaux 1D offrent une meilleure localité mémoire car l'allocation de mémoire contiguë réduit les échecs de cache.
Inconvénients des tableaux 2D dynamiques
Utilisation les tableaux 2D dynamiques (pointeur à pointeur ou vecteur de vecteur) peuvent présenter plusieurs inconvénients, notamment pour les petites matrices :
Localité mémoire : Le modèle d'allocation de mémoire non lié pour chaque ligne et colonne entraîne une moins bonne localité mémoire et une augmentation des échecs de cache.
Allocation excessive /Désallocation : La création d'une matrice 2D dynamique nécessite de multiples allocations (N 1) et désallocations, qui peuvent être coûteuses et augmenter surcharge.
Surcharge de mémoire : La surcharge associée au stockage des pointeurs de tableau et des données sous-jacentes peut être importante, en particulier pour les matrices plus grandes.
Risque de Fuites de mémoire : Une gestion appropriée des exceptions est cruciale pour éviter les fuites de mémoire en cas d'échec allocations.
Résumé
En général, vous devez utiliser une approche 1D pour les matrices simples et petites. Bien que le profilage soit toujours recommandé pour déterminer la solution optimale pour votre cas spécifique, les tableaux 1D sont généralement plus rapides, plus efficaces en termes de consommation de mémoire et moins sujets aux problèmes liés à la mémoire.
Alternative : Matrix Class
Envisagez de créer une classe matricielle personnalisée qui fait abstraction de la structure de données sous-jacente et offre des performances optimisées. Une telle classe peut gérer la gestion des ressources, gérer l'allocation/désallocation de mémoire, fournir un accès efficace aux éléments et implémenter des fonctionnalités telles que le redimensionnement.
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