向量向量的问题是什么？答案

【问题标题】：What are the Issues with a vector-of-vectors?向量向量的问题是什么？
【发布时间】：2016-11-09 17:03:46
【问题描述】：

我读到vector-of-vectors 在固定的 2^nd 维度下是不好的，但我无法在 http://www.stackoverflow.com 上找到问题的明确解释。

有人能解释一下为什么在单个vector 上使用二维索引比对固定的第二维使用vector-of-vectors 更可取吗？ p>

另外，我假设vector-of-vectors 是具有可变 2^nd 维度的二维数组的首选数据结构？如果有任何相反的证据，我很乐意看到。

【问题讨论】：

只有剖析师才能认真回答这个问题。互联网上有很多不受支持的说法；牢记原则：先行其道；以后快点。总的来说，是什么让程序快速运行？好的算法，异步，局部性，技巧。按此顺序；将向量的向量更改为单个向量看起来像第三/第四步。
给出的最常见原因是vector<vector<whatever> > 中的元素不连续，设置这样的向量需要更多工作（例如多次分配）。但是，这些论点是主观意见，而不是对事实的绝对陈述。哪种方法更好取决于如何测量/分析代码的行为/等。
另见this ISO CPP 常见问题解答。
@LightnessRacesinOrbit 答案就在其中矩阵。并继续详细说明两者。这怎么不是在说同一件事？
@NathanOliver：“重复”的意思是“问题是完全重复的”。不是“问题是模糊相关的，一些答案可能适用于两者”。在您对 this 问题的回答中，请随意交叉引用该页面。

【解决方案1】：

对于std::vector，底层数组是从堆中动态分配的。如果你有例如std::vector<std::vector<double>>，那么你的外向量看起来像

{v1, v2, v3, v4, ... vn}

这个看起来就像每个内部向量都将在连续的内存中，而且它们会，但它们的底层数组不会是连续的。请参阅this post 中的内存布局图。换句话说，你不能这么说

&(v1.back()) + 1 == &(v2.front()) // not necessarily true!

相反，如果您将单个向量与 striding 一起使用，那么您将获得数据局部性，并且它本质上会更多 cache friendly，因为您的所有数据都是连续的。

为了完整起见，如果您的矩阵是稀疏的，我不会使用这些方法中的任何一种，因为 more elegant and efficient storage schemes 比直接的一维或二维数组要多。虽然你提到你有一个“固定的二维”，但我会假设这里不是这种情况。

【讨论】：

【解决方案2】：

我将用一个简单的类比来回答。

在这两个方面，一般来说什么是“更好”？

将所有数据保存在一个大 blob 中更简单、更合理，也更容易存储在计算机的缓存中。包含 N 个向量的向量在操作上要复杂得多（请记住，每个向量都需要动态分配和大小管理操作！）；一个向量就是一个向量。您还没有将工作量乘以 N。

真正唯一的缺点是，要使用一维底层数据存储来模拟二维数组访问，您需要编写一个外观。幸运的是，这很容易。

现在来说主观部分：总的来说，我认为这是值得的，除非您真的很着急并且您的代码质量并不特别重要。

【讨论】：

【解决方案3】：

使用向量的向量：

一般来说，使用单个向量会更好，因为内存管理更简单。但是，如果您的矩阵很大，您可能会遇到问题，因为很难获得一个大的连续块。

如果您的数组是可调整大小的，那么我仍然会坚持使用单个向量：调整大小的复杂性可以隔离在您可以优化的单个函数中。

当然，最好的解决方案是使用 Boost 中可用的线性代数库 (BLAS)。这也可以很好地处理大型稀疏矩阵。

【讨论】：