使用正确的选项，向量和数组可以生成相同的asm。在这些情况下，它们的速度当然是一样的，因为无论哪种方式都可以得到相同的可执行文件。

下面是vector中的push_back方法的工作原理:

vector在初始化时分配X个空间。 如下所述，它检查当前底层数组中是否有空间用于该项。 它复制push_back调用中的项。

调用push_back X项后:

vector将kX的空间重新分配到第二个数组中。 它将第一个数组的项复制到第二个数组。 丢弃第一个数组。 现在使用第二个数组作为存储，直到它达到kX项。

重复。如果你没有预留空间，它肯定会变慢。更重要的是，如果复制项目的成本很高，那么像这样的“push_back”会让你生吞活剥。

至于向量和数组的区别，我同意其他人的观点。在发布版中运行，打开优化，并放入更多的标志，这样微软的友好人员就不会为你而烦恼了。

还有一件事，如果你不需要调整大小，使用Boost.Array。

顺便说一下，你在使用vector的类中看到的减速也发生在标准类型中，比如int。这是一个多线程代码:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <map>
#include <string>
#include <typeinfo>
#include <vector>
#include <pthread.h>
#include <sstream>
#include <fstream>
using namespace std;

//pthread_mutex_t map_mutex=PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;

long long num=500000000;
int procs=1;

struct iterate
{
    int id;
    int num;
    void * member;
    iterate(int a, int b, void *c) : id(a), num(b), member(c) {}
};

//fill out viterate and piterate
void * viterate(void * input)
{
    printf("am in viterate\n");
    iterate * info=static_cast<iterate *> (input);
    // reproduce member type
    vector<int> test= *static_cast<vector<int>*> (info->member);
    for (int i=info->id; i<test.size(); i+=info->num)
    {
        //printf("am in viterate loop\n");
        test[i];
    }
    pthread_exit(NULL);
}

void * piterate(void * input)
{
    printf("am in piterate\n");
    iterate * info=static_cast<iterate *> (input);;
    int * test=static_cast<int *> (info->member);
    for (int i=info->id; i<num; i+=info->num) {
        //printf("am in piterate loop\n");
        test[i];
    }
    pthread_exit(NULL);
}

int main()
{
    cout<<"producing vector of size "<<num<<endl;
    vector<int> vtest(num);
    cout<<"produced  a vector of size "<<vtest.size()<<endl;
    pthread_t thread[procs];

    iterate** it=new iterate*[procs];
    int ans;
    void *status;

    cout<<"begining to thread through the vector\n";
    for (int i=0; i<procs; i++) {
        it[i]=new iterate(i, procs, (void *) &vtest);
    //  ans=pthread_create(&thread[i],NULL,viterate, (void *) it[i]);
    }
    for (int i=0; i<procs; i++) {
        pthread_join(thread[i], &status);
    }
    cout<<"end of threading through the vector";
    //reuse the iterate structures

    cout<<"producing a pointer with size "<<num<<endl;
    int * pint=new int[num];
    cout<<"produced a pointer with size "<<num<<endl;

    cout<<"begining to thread through the pointer\n";
    for (int i=0; i<procs; i++) {
        it[i]->member=&pint;
        ans=pthread_create(&thread[i], NULL, piterate, (void*) it[i]);
    }
    for (int i=0; i<procs; i++) {
        pthread_join(thread[i], &status);
    }
    cout<<"end of threading through the pointer\n";

    //delete structure array for iterate
    for (int i=0; i<procs; i++) {
        delete it[i];
    }
    delete [] it;

    //delete pointer
    delete [] pint;

    cout<<"end of the program"<<endl;
    return 0;
}

代码中的行为表明vector的实例化是代码中最长的部分。一旦你通过瓶颈。其余的代码运行得非常快。无论在多少个线程上运行，这都是正确的。

顺便说一下，忽略那些疯狂的包含数。我一直在使用这段代码来测试一个项目的东西，所以包含的数量不断增长。

向量类还调用Pixel构造函数。

每一种都会导致你在计时时运行近一百万次。

编辑:然后是外层…1000个循环，所以要做十亿次ctor调用!

编辑2:看到UseArray案例的分解会很有趣。优化器可以优化整个事情，因为它除了消耗CPU外没有其他效果。

好吧，因为vector::resize()比普通内存分配(由malloc)做更多的处理。

尝试在复制构造函数中设置断点(定义它以便可以设置断点!)，就会增加处理时间。

公平地说，您不能将c++实现与C实现进行比较，即我所说的malloc版本。Malloc不创建对象——它只分配原始内存。然后不调用构造函数就把内存当作对象，这是拙劣的c++(可能是无效的——我把这个问题留给语言律师吧)。

也就是说，简单地将malloc更改为新的Pixel[维度*维度]并自由删除[]个像素，这与您所拥有的Pixel的简单实现没有太大区别。下面是我的盒子(E6600, 64位)上的结果:

UseArray completed in 0.269 seconds
UseVector completed in 1.665 seconds
UseVectorPushBack completed in 7.309 seconds
The whole thing completed in 9.244 seconds

但随着一个微小的变化，情况发生了变化:

Pixel.h

struct Pixel
{
    Pixel();
    Pixel(unsigned char r, unsigned char g, unsigned char b);

    unsigned char r, g, b;
};

Pixel.cc

#include "Pixel.h"

Pixel::Pixel() {}
Pixel::Pixel(unsigned char r, unsigned char g, unsigned char b) 
  : r(r), g(g), b(b) {}

main.cc

#include "Pixel.h"
[rest of test harness without class Pixel]
[UseArray now uses new/delete not malloc/free]

编译如下:

$ g++ -O3 -c -o Pixel.o Pixel.cc
$ g++ -O3 -c -o main.o main.cc
$ g++ -o main main.o Pixel.o

我们得到了非常不同的结果:

UseArray completed in 2.78 seconds
UseVector completed in 1.651 seconds
UseVectorPushBack completed in 7.826 seconds
The whole thing completed in 12.258 seconds

使用Pixel的非内联构造函数，std::vector现在可以击败原始数组。

通过std::vector和std:allocator进行分配的复杂性似乎太多了，无法像简单的新Pixel[n]那样有效地进行优化。然而，我们可以看到问题仅仅是分配而不是vector访问，通过调整几个测试函数来创建vector/数组，将其移到循环之外:

void UseVector()
{
    TestTimer t("UseVector");

    int dimension = 999;
    std::vector<Pixel> pixels;
    pixels.resize(dimension * dimension);

    for(int i = 0; i < 1000; ++i)
    {
        for(int i = 0; i < dimension * dimension; ++i)
        {
            pixels[i].r = 255;
            pixels[i].g = 0;
            pixels[i].b = 0;
        }
    }
}

and

void UseArray()
{
    TestTimer t("UseArray");

    int dimension = 999;
    Pixel * pixels = new Pixel[dimension * dimension];

    for(int i = 0; i < 1000; ++i)
    {
        for(int i = 0 ; i < dimension * dimension; ++i)
        {
            pixels[i].r = 255;
            pixels[i].g = 0;
            pixels[i].b = 0;
        }
    }
    delete [] pixels;
}

我们现在得到这些结果:

UseArray completed in 0.254 seconds
UseVector completed in 0.249 seconds
UseVectorPushBack completed in 7.298 seconds
The whole thing completed in 7.802 seconds

从这里我们可以了解到std::vector可以与原始数组进行访问，但是如果你需要多次创建和删除vector/数组，在元素的构造函数没有内联的情况下，创建一个复杂的对象将比创建一个简单的数组花费更多的时间。我不认为这很令人惊讶。