在一些简短的测试中，我发现两者的结合在我所谓的合理密集数学中会更好:

类型:<双[]>列表

时间:00:00:05.1861300

类型：列表<列表<double>>

时间:00:00:05.7941351

类型:double[行*列]

时间:00:00:06.0547118

运行代码:

int rows = 10000;
int columns = 10000;

IMatrix Matrix = new IMatrix(rows, columns);

Stopwatch stopwatch = new Stopwatch();
stopwatch.Start();


for (int r = 0; r < Matrix.Rows; r++)
    for (int c = 0; c < Matrix.Columns; c++)
        Matrix[r, c] = Math.E;

for (int r = 0; r < Matrix.Rows; r++)
    for (int c = 0; c < Matrix.Columns; c++)
        Matrix[r, c] *= -Math.Log(Math.E);


stopwatch.Stop();
TimeSpan ts = stopwatch.Elapsed;

Console.WriteLine(ts.ToString());

我真希望我们有一些顶尖的硬件加速矩阵类，就像。net团队用system . numbers . vectors类做的那样!

c#可能是最好的ML语言，只要在这方面多做一些工作!

如果你只是从其中一个中获得一个值(不是在循环中)，那么两者都进行边界检查(记住，你在托管代码中)，只是列表做了两次。 请参阅后面的注释，了解为什么这可能不是什么大问题。

如果你正在使用你自己的for(int int i = 0;i < x.[Length/Count];i++)则键差如下所示:

数组: 边界检查被移除 列表 执行边界检查

如果你使用foreach，关键区别如下:

数组: 没有分配对象来管理迭代 边界检查被移除 List通过一个已知为List的变量。 迭代管理变量是堆栈分配的 执行边界检查 列表通过一个已知为IList的变量。 迭代管理变量是堆分配的 执行边界检查 also Lists的值在foreach过程中不能改变，而数组的值可以改变。

边界检查通常不是什么大问题(特别是如果您在一个具有深层管道和分支预测的cpu上——这是目前大多数情况下的常态)，但只有您自己的分析才能告诉您这是否是一个问题。 如果你在代码中避免堆分配(很好的例子是库或hashcode实现)，那么确保变量类型为List而不是IList将避免这个陷阱。 和往常一样，如果重要的话。

测量结果很好，但是根据您在内部循环中所做的具体操作，您将得到显著不同的结果。衡量你自己的情况。如果您正在使用多线程，那么这本身就不是一个简单的活动。

实际上，如果在循环中执行一些复杂的计算，那么数组索引器与列表索引器的性能可能会非常小，最终，这无关紧要。

在一些简短的测试中，我发现两者的结合在我所谓的合理密集数学中会更好:

类型:<双[]>列表

时间:00:00:05.1861300

类型：列表<列表<double>>

时间:00:00:05.7941351

类型:double[行*列]

时间:00:00:06.0547118

运行代码:

int rows = 10000;
int columns = 10000;

IMatrix Matrix = new IMatrix(rows, columns);

Stopwatch stopwatch = new Stopwatch();
stopwatch.Start();


for (int r = 0; r < Matrix.Rows; r++)
    for (int c = 0; c < Matrix.Columns; c++)
        Matrix[r, c] = Math.E;

for (int r = 0; r < Matrix.Rows; r++)
    for (int c = 0; c < Matrix.Columns; c++)
        Matrix[r, c] *= -Math.Log(Math.E);


stopwatch.Stop();
TimeSpan ts = stopwatch.Elapsed;

Console.WriteLine(ts.ToString());

我真希望我们有一些顶尖的硬件加速矩阵类，就像。net团队用system . numbers . vectors类做的那样!

c#可能是最好的ML语言，只要在这方面多做一些工作!

我担心在其他答案中发布的基准测试仍然会为编译器留下优化，消除或合并循环的空间，所以我写了一个:

使用不可预测的输入(随机) 运行计算结果并将结果打印到控制台 每次重复修改输入数据

结果是，直接数组的性能比访问封装在IList中的数组要好250%:

10亿次数组访问:4000毫秒 10亿次列表访问:10000毫秒 1亿个数组访问:350毫秒 1亿次列表访问:1000毫秒

代码如下:

static void Main(string[] args) {
  const int TestPointCount = 1000000;
  const int RepetitionCount = 1000;

  Stopwatch arrayTimer = new Stopwatch();
  Stopwatch listTimer = new Stopwatch();

  Point2[] points = new Point2[TestPointCount];
  var random = new Random();
  for (int index = 0; index < TestPointCount; ++index) {
    points[index].X = random.NextDouble();
    points[index].Y = random.NextDouble();
  }

  for (int repetition = 0; repetition <= RepetitionCount; ++repetition) {
    if (repetition > 0) { // first repetition is for cache warmup
      arrayTimer.Start();
    }
    doWorkOnArray(points);
    if (repetition > 0) { // first repetition is for cache warmup
      arrayTimer.Stop();
    }

    if (repetition > 0) { // first repetition is for cache warmup
      listTimer.Start();
    }
    doWorkOnList(points);
    if (repetition > 0) { // first repetition is for cache warmup
      listTimer.Stop();
    }
  }

  Console.WriteLine("Ignore this: " + points[0].X + points[0].Y);
  Console.WriteLine(
    string.Format(
      "{0} accesses on array took {1} ms",
      RepetitionCount * TestPointCount, arrayTimer.ElapsedMilliseconds
    )
  );
  Console.WriteLine(
    string.Format(
      "{0} accesses on list took {1} ms",
      RepetitionCount * TestPointCount, listTimer.ElapsedMilliseconds
    )
  );

}

private static void doWorkOnArray(Point2[] points) {
  var random = new Random();

  int pointCount = points.Length;

  Point2 accumulated = Point2.Zero;
  for (int index = 0; index < pointCount; ++index) {
    accumulated.X += points[index].X;
    accumulated.Y += points[index].Y;
  }

  accumulated /= pointCount;

  // make use of the result somewhere so the optimizer can't eliminate the loop
  // also modify the input collection so the optimizer can merge the repetition loop
  points[random.Next(0, pointCount)] = accumulated;
}

private static void doWorkOnList(IList<Point2> points) {
  var random = new Random();

  int pointCount = points.Count;

  Point2 accumulated = Point2.Zero;
  for (int index = 0; index < pointCount; ++index) {
    accumulated.X += points[index].X;
    accumulated.Y += points[index].Y;
  }

  accumulated /= pointCount;

  // make use of the result somewhere so the optimizer can't eliminate the loop
  // also modify the input collection so the optimizer can merge the repetition loop
  points[random.Next(0, pointCount)] = accumulated;
}