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。

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。

选择STL。没有性能损失。这些算法非常高效，它们在处理我们大多数人不会想到的细节方面做得很好。

对于定长数组，在发布版本中性能是相同的(相对于vector<>)，但在调试版本中，根据我的经验，低级数组的优势是20倍(MS Visual Studio 2015, c++ 11)。

因此，如果您(或您的同事)倾向于在数组使用中引入错误，那么支持STL的“节省调试时间”参数可能是有效的，但如果您的调试时间主要用于等待代码运行到您当前正在处理的位置，以便您可以逐步检查它，则可能不是有效的。

处理数字密集型代码的有经验的开发人员有时属于第二组(特别是如果他们使用vector:))。

两者之间的性能差异很大程度上取决于实现——如果你比较一个实现得很差的std::vector和一个优化的数组实现，数组会赢，但是反过来，vector会赢……

As long as you compare apples with apples (either both the array and the vector have a fixed number of elements, or both get resized dynamically) I would think that the performance difference is negligible as long as you follow got STL coding practise. Don't forget that using standard C++ containers also allows you to make use of the pre-rolled algorithms that are part of the standard C++ library and most of them are likely to be better performing than the average implementation of the same algorithm you build yourself.

也就是说，以我之见，vector在使用调试STL的调试场景中胜出，因为大多数具有适当调试模式的STL实现至少可以突出/清除人们在使用标准容器时所犯的典型错误。

哦，不要忘记数组和vector共享相同的内存布局，因此您可以使用vector将数据传递给需要基本数组的遗留C或c++代码。但是，请记住，在这种情况下，大多数赌注都是无效的，您将再次处理原始内存。

如果不需要动态调整大小，则会有存储容量的内存开销(一个指针/size_t)。就是这样。