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。

应该避免使用带有new的c++数组(即使用动态数组)。这里有一个问题，你必须跟踪大小，你需要手动删除它们，做各种各样的家务。

在堆栈上使用数组也是不鼓励的，因为您没有范围检查，并且传递数组将丢失关于其大小的任何信息(数组到指针的转换)。在这种情况下，应该使用std::array，它将c++数组包装在一个小类中，并提供一个size函数和迭代器来迭代它。

现在，std::vector vs.原生c++数组(取自互联网):

// Comparison of assembly code generated for basic indexing, dereferencing, 
// and increment operations on vectors and arrays/pointers.

// Assembly code was generated by gcc 4.1.0 invoked with  g++ -O3 -S  on a 
// x86_64-suse-linux machine.

#include <vector>

struct S
{
  int padding;

  std::vector<int> v;
  int * p;
  std::vector<int>::iterator i;
};

int pointer_index (S & s) { return s.p[3]; }
  // movq    32(%rdi), %rax
  // movl    12(%rax), %eax
  // ret

int vector_index (S & s) { return s.v[3]; }
  // movq    8(%rdi), %rax
  // movl    12(%rax), %eax
  // ret

// Conclusion: Indexing a vector is the same damn thing as indexing a pointer.

int pointer_deref (S & s) { return *s.p; }
  // movq    32(%rdi), %rax
  // movl    (%rax), %eax
  // ret

int iterator_deref (S & s) { return *s.i; }
  // movq    40(%rdi), %rax
  // movl    (%rax), %eax
  // ret

// Conclusion: Dereferencing a vector iterator is the same damn thing 
// as dereferencing a pointer.

void pointer_increment (S & s) { ++s.p; }
  // addq    $4, 32(%rdi)
  // ret

void iterator_increment (S & s) { ++s.i; }
  // addq    $4, 40(%rdi)
  // ret

// Conclusion: Incrementing a vector iterator is the same damn thing as 
// incrementing a pointer.

注意:如果你用new分配数组，并分配非类对象(如纯int)或没有用户定义的构造函数的类，并且你不想让你的元素初始化，使用new-allocated数组可以有性能优势，因为std::vector在构造时将所有元素初始化为默认值(例如int为0)(感谢@bernie提醒我)。

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。

下面是简单的测试:

c++数组vs Vector性能测试说明

与“对向量和数组/指针的基本索引、解引用和增量操作生成的汇编代码的比较”的结论相矛盾。

数组和向量之间一定有区别。测试是这么说的…试试吧，代码就在那里……

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。

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.