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。

当你想要一个未初始化的缓冲区(例如用作memcpy()的目标)时，使用std::vector与使用raw数组肯定会有性能影响。vector将使用默认构造函数初始化其所有元素。原始数组则不会。

c++规范中std:vector构造函数接受count参数(这是第三种形式):

从各种数据源构造一个新容器，可选地使用用户提供的分配器alloc。

使用默认插入的t的count个实例构造容器。

复杂性

2-3)计数线性

原始数组不会产生这种初始化代价。

注意，使用自定义分配器，可以避免vector元素的“初始化”(即使用默认初始化而不是值初始化)。请看这些问题了解更多细节:

这是c++ 11和Boost下vector::resize(size_type n)的行为吗?容器正确吗? 如何避免std::vector<>来初始化它的所有元素?

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。

There is no argument about which of them is the best or good to use.They both have there own use cases,they both have their pros and cons.The behavior of both containers are different in different places.One of the main difficulty with arrays is that they are fixed in size if once they are defined or initialized then you can not change values and on the other side vectors are flexible, you can change vectors value whenever you want it's not fixed in size like arrays,because array has static memory allocation and vector has dynamic memory or heap memory allocation(we can push and pop elements into/from vector) and the creator of c++ Bjarne Stroustrup said that vectors are flexible to use more than arrays.

应该避免使用带有new的c++数组(即使用动态数组)。有一个问题是，你必须跟踪它们的大小，你需要手动删除它们，并做所有的家务工作。

我们还可以很容易地在向量中插入、推入和拉出值，这在数组中是不容易做到的。

如果我们讨论性能，那么如果你处理小的值，那么你应该使用数组，如果你处理大规模的代码，那么你应该使用向量(向量比数组更擅长处理大的值)。

假设一个固定长度的数组(例如int* v = new int[1000];vs std::vector<int> v(1000);， v的大小保持固定在1000)，唯一真正重要的性能考虑因素(或者至少对我来说，当我处于类似的困境时)是访问元素的速度。我查了一下STL的向量代码，下面是我的发现:

const_reference
operator[](size_type __n) const
{ return *(this->_M_impl._M_start + __n); }

这个函数肯定会被编译器内联。所以，只要你计划对v做的唯一一件事就是用operator[]访问它的元素，看起来在性能上不应该有任何差别。

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。