我认为最主要的问题不是性能，而是安全性。使用数组可能会犯很多错误(例如，考虑调整大小)，而使用向量可以省去很多麻烦。

可能会有一些边缘情况，你在内联函数中有一个向量访问在内联函数中，你已经超出了编译器将内联的范围，它将强制函数调用。这种情况太罕见了，不值得担心——总的来说，我同意litb的观点。

我很惊讶居然没有人提到这一点——不要担心性能，直到它被证明是一个问题，然后进行基准测试。

关于杜里的贡献和我自己的测量。

结论是整数数组比整数向量快(在我的例子中是5倍)。然而，对于更复杂/未对齐的数据，数组和向量的速度大致相同。

STL is a heavily optimized library. In fact, it's even suggested to use STL in games where high performance might be needed. Arrays are too error prone to be used in day to day tasks. Today's compilers are also very smart and can really produce excellent code with STL. If you know what you are doing, STL can usually provide the necessary performance. For example by initializing vectors to required size (if you know from start), you can basically achieve the array performance. However, there might be cases where you still need arrays. When interfacing with low level code (i.e. assembly) or old libraries that require arrays, you might not be able to use vectors.

向量使用的内存比数组多一点，因为它们包含数组的大小。它们还会增加程序的硬盘大小，可能还会增加程序的内存占用。这些增加很小，但如果您使用的是嵌入式系统，则可能很重要。尽管这些差异很重要的大多数地方都是使用C而不是c++的地方。

如果使用向量表示多维行为，则会对性能造成影响。

2d+向量会导致性能下降吗?

其要点是，每个子向量都有大小信息，因此会有少量开销，并且不一定会有数据序列化(与多维c数组不同)。这种串行化的缺乏可以提供比微优化更大的机会。如果你在做多维数组，最好扩展std::vector并滚动你自己的get/set/resize bits函数。