我只是想提一下vector(和smart_ptr)只是原始数组(和原始指针)上的一个薄层。 实际上在连续存储器中向量的访问时间比数组快。 下面的代码显示了初始化和访问向量和数组的结果。

#include <boost/date_time/posix_time/posix_time.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>
#define SIZE 20000
int main() {
    srand (time(NULL));
    vector<vector<int>> vector2d;
    vector2d.reserve(SIZE);
    int index(0);
    boost::posix_time::ptime start_total = boost::posix_time::microsec_clock::local_time();
    //  timer start - build + access
    for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
        vector2d.push_back(vector<int>(SIZE));
    }
    boost::posix_time::ptime start_access = boost::posix_time::microsec_clock::local_time();
    //  timer start - access
    for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
        index = rand()%SIZE;
        for (int j = 0; j < SIZE; j++) {

            vector2d[index][index]++;
        }
    }
    boost::posix_time::ptime end = boost::posix_time::microsec_clock::local_time();
    boost::posix_time::time_duration msdiff = end - start_total;
    cout << "Vector total time: " << msdiff.total_milliseconds() << "milliseconds.\n";
    msdiff = end - start_acess;
    cout << "Vector access time: " << msdiff.total_milliseconds() << "milliseconds.\n"; 


    int index(0);
    int** raw2d = nullptr;
    raw2d = new int*[SIZE];
    start_total = boost::posix_time::microsec_clock::local_time();
    //  timer start - build + access
    for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
        raw2d[i] = new int[SIZE];
    }
    start_access = boost::posix_time::microsec_clock::local_time();
    //  timer start - access
    for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
        index = rand()%SIZE;
        for (int j = 0; j < SIZE; j++) {

            raw2d[index][index]++;
        }
    }
    end = boost::posix_time::microsec_clock::local_time();
    msdiff = end - start_total;
    cout << "Array total time: " << msdiff.total_milliseconds() << "milliseconds.\n";
    msdiff = end - start_acess;
    cout << "Array access time: " << msdiff.total_milliseconds() << "milliseconds.\n"; 
    for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
        delete [] raw2d[i];
    }
    return 0;
}

输出结果为:

    Vector total time: 925milliseconds.
    Vector access time: 4milliseconds.
    Array total time: 30milliseconds.
    Array access time: 21milliseconds.

所以如果使用得当，速度几乎是一样的。 (正如其他人提到的使用reserve()或resize())。

这是一个古老而流行的问题。

在这一点上，许多程序员将使用c++ 11。在c++ 11中，OP的代码对于UseArray或UseVector运行得同样快。

UseVector completed in 3.74482 seconds
UseArray completed in 3.70414 seconds

基本的问题是，当你的像素结构未初始化时，std::vector<T>::resize(size_t, T const&=T())接受一个默认构造的像素并复制它。编译器没有注意到它被要求复制未初始化的数据，所以它实际执行了复制。

在c++ 11中，std::vector<T>::resize有两个重载。第一个是std::vector<T>::resize(size_t)，另一个是std::vector<T>::resize(size_t, T const&)。这意味着当调用resize而不带第二个参数时，它只是默认构造，而编译器足够聪明，可以意识到默认构造什么也不做，因此它跳过了缓冲区的传递。

(添加这两个重载是为了处理可移动、可构造和不可复制类型——处理未初始化数据时的性能提升是一个额外的好处)。

push_back解决方案还执行fencepost检查，这降低了它的速度，因此它仍然比malloc版本慢。

现场示例(我还用chrono::high_resolution_clock替换了计时器)。

注意，如果你有一个通常需要初始化的结构，但你想在增加缓冲区后处理它，你可以使用自定义std::vector分配器来做到这一点。如果你想把它移动到一个更正常的std::vector，我相信仔细使用allocator_traits和重写==可能会成功，但我不确定。

当我第一次看您的代码时，这很难说是一个公平的比较;我还以为你不是在比较苹果和苹果。所以我想，让构造函数和析构函数在所有测试中都被调用;然后比较。

const size_t dimension = 1000;

void UseArray() {
    TestTimer t("UseArray");
    for(size_t j = 0; j < dimension; ++j) {
        Pixel* pixels = new Pixel[dimension * dimension];
        for(size_t i = 0 ; i < dimension * dimension; ++i) {
            pixels[i].r = 255;
            pixels[i].g = 0;
            pixels[i].b = (unsigned char) (i % 255);
        }
        delete[] pixels;
    }
}

void UseVector() {
    TestTimer t("UseVector");
    for(size_t j = 0; j < dimension; ++j) {
        std::vector<Pixel> pixels(dimension * dimension);
        for(size_t i = 0; i < dimension * dimension; ++i) {
            pixels[i].r = 255;
            pixels[i].g = 0;
            pixels[i].b = (unsigned char) (i % 255);
        }
    }
}

int main() {
    TestTimer t1("The whole thing");

    UseArray();
    UseVector();

    return 0;
}

我的想法是，在这样的设置下，它们应该是完全相同的。事实证明，我错了。

UseArray completed in 3.06 seconds
UseVector completed in 4.087 seconds
The whole thing completed in 10.14 seconds

那么为什么会出现30%的性能损失呢?STL的所有内容都在头文件中，因此编译器应该能够理解所需的所有内容。

我的想法是，它是在循环如何初始化默认构造函数的所有值。所以我做了一个测试:

class Tester {
public:
    static int count;
    static int count2;
    Tester() { count++; }
    Tester(const Tester&) { count2++; }
};
int Tester::count = 0;
int Tester::count2 = 0;

int main() {
    std::vector<Tester> myvec(300);
    printf("Default Constructed: %i\nCopy Constructed: %i\n", Tester::count, Tester::count2);

    return 0;
}

结果如我所料:

Default Constructed: 1
Copy Constructed: 300

这显然是减速的根源，因为vector使用复制构造函数从默认构造的对象初始化元素。

这意味着，以下伪操作顺序发生在向量的构造过程中:

Pixel pixel;
for (auto i = 0; i < N; ++i) vector[i] = pixel;

由于编译器创建了隐式复制构造函数，扩展为:

Pixel pixel;
for (auto i = 0; i < N; ++i) {
    vector[i].r = pixel.r;
    vector[i].g = pixel.g;
    vector[i].b = pixel.b;
}

所以默认像素保持未初始化，而其余的初始化使用默认像素的未初始化值。

与New[]/Delete[]相比:

int main() {
    Tester* myvec = new Tester[300];

    printf("Default Constructed: %i\nCopy Constructed:%i\n", Tester::count, Tester::count2);

    delete[] myvec;

    return 0;
}

Default Constructed: 300
Copy Constructed: 0

它们都保留了未初始化的值，并且没有对序列进行两次迭代。

有了这些信息，我们如何进行测试呢?让我们试着重写隐式复制构造函数。

Pixel(const Pixel&) {}

结果呢?

UseArray completed in 2.617 seconds
UseVector completed in 2.682 seconds
The whole thing completed in 5.301 seconds

总而言之，如果你经常制作数百个向量:重新考虑你的算法。

在任何情况下，STL实现都不会因为某些未知的原因而变慢，它只是完全按照你的要求去做;希望你能明白。

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。

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。

我只是想提一下vector(和smart_ptr)只是原始数组(和原始指针)上的一个薄层。 实际上在连续存储器中向量的访问时间比数组快。 下面的代码显示了初始化和访问向量和数组的结果。

#include <boost/date_time/posix_time/posix_time.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>
#define SIZE 20000
int main() {
    srand (time(NULL));
    vector<vector<int>> vector2d;
    vector2d.reserve(SIZE);
    int index(0);
    boost::posix_time::ptime start_total = boost::posix_time::microsec_clock::local_time();
    //  timer start - build + access
    for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
        vector2d.push_back(vector<int>(SIZE));
    }
    boost::posix_time::ptime start_access = boost::posix_time::microsec_clock::local_time();
    //  timer start - access
    for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
        index = rand()%SIZE;
        for (int j = 0; j < SIZE; j++) {

            vector2d[index][index]++;
        }
    }
    boost::posix_time::ptime end = boost::posix_time::microsec_clock::local_time();
    boost::posix_time::time_duration msdiff = end - start_total;
    cout << "Vector total time: " << msdiff.total_milliseconds() << "milliseconds.\n";
    msdiff = end - start_acess;
    cout << "Vector access time: " << msdiff.total_milliseconds() << "milliseconds.\n"; 


    int index(0);
    int** raw2d = nullptr;
    raw2d = new int*[SIZE];
    start_total = boost::posix_time::microsec_clock::local_time();
    //  timer start - build + access
    for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
        raw2d[i] = new int[SIZE];
    }
    start_access = boost::posix_time::microsec_clock::local_time();
    //  timer start - access
    for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
        index = rand()%SIZE;
        for (int j = 0; j < SIZE; j++) {

            raw2d[index][index]++;
        }
    }
    end = boost::posix_time::microsec_clock::local_time();
    msdiff = end - start_total;
    cout << "Array total time: " << msdiff.total_milliseconds() << "milliseconds.\n";
    msdiff = end - start_acess;
    cout << "Array access time: " << msdiff.total_milliseconds() << "milliseconds.\n"; 
    for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
        delete [] raw2d[i];
    }
    return 0;
}

输出结果为:

    Vector total time: 925milliseconds.
    Vector access time: 4milliseconds.
    Array total time: 30milliseconds.
    Array access time: 21milliseconds.

所以如果使用得当，速度几乎是一样的。 (正如其他人提到的使用reserve()或resize())。