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.

如果在调试模式下编译软件，许多编译器将不会内联vector的访问器函数。这将使stl向量的实现在性能有问题的情况下变得更慢。它还将使代码更容易调试，因为您可以在调试器中看到分配了多少内存。

在优化模式下，我希望stl向量接近数组的效率。这是因为许多vector方法现在都内联了。

在c++ 11中使用普通数组的理由就更少了。

从最快到最慢，本质上有3种类型的数组，这取决于它们所具有的特性(当然，实现的质量可以使事情变得非常快，即使是列表中的情况3):

静态的，在编译时大小已知。——std::array<T, N> 动态的，运行时大小已知，从不调整大小。这里的典型优化是，如果数组可以直接分配到堆栈中。——不可用。也许在c++ 14之后，在c++ TS中使用dynarray。在C中有vla 动态的，可在运行时调整大小。——std::向量T > <

为1。常量静态数组，在c++ 11中使用std::array<T, N>。

为2。在运行时指定固定大小的数组，但这不会改变它们的大小，在c++ 14中有讨论，但它已经转移到技术规范，最终由c++ 14制成。

为3。std::vector<T>通常会在堆中请求内存。这可能会影响性能，不过可以使用std::vector<T, MyAlloc<T>>来使用自定义分配器改善这种情况。相对于T mytype[] = new mytype[n];你可以调整它的大小它不会像普通数组那样衰减为指针。

使用上面提到的标准库类型来避免数组退化为指针。如果使用相同的特性集，将节省调试时间，并且性能与普通数组完全相同。

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。

向量是底层的数组。 性能是一样的。

一个可能会遇到性能问题的地方是，vector的大小一开始就不正确。

当一个vector容器被填充时，它将调整自身的大小，这可能意味着，一个新的数组分配，然后是n个复制构造函数，然后是大约n个析构函数调用，然后是一个数组删除。

如果你的构造/销毁是昂贵的，你最好让向量的正确大小开始。

有一种简单的方法可以证明这一点。创建一个简单的类，显示它何时被构造/销毁/复制/赋值。创建一个这些东西的向量，并开始将它们推到向量的后端。当向量被填充时，随着向量大小的调整，将会有一连串的活动。然后再试一次，将向量大小调整为预期的元素数量。你会发现其中的不同。

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。