迭代算法之前的高效内存分配

Question

我正在尝试实现一种算法（C++），它的结构基本如下：

1. 构建包含

   的数据结构

   a) 向量（双精度）

   b) vector(vector(double)) （表示一个稀疏矩阵A，内向量 大小先验未知，也不相同）

2. 运行迭代算法，对这些算法执行大量计算 结构

为了提高效率，我想确保在第二部分开始之前优化内存分配，因此如果可能，存储在 A 中的向量在内存中彼此相邻，没有任何开销或任何东西。有什么好办法吗？

Answer 1

如果您想更高效地创建向量，您可以使用vector::reserve，如果将数据附加到向量，则可以减少重新分配。

对向量的访问总是尽可能高效。 std::vector 中的数据是连续保存的。这意味着对于大量数据，内部向量是否相互关联是无关紧要的，因为它需要相同数量的取消引用。

总的来说，我会说 STL 非常高效，但除了 reserve 之类的功能之外，您无法对其进行太多优化。

如果您需要更高的速度，则必须使用针对您的用例优化的数据结构。