在c#中,多维数组double[,]和数组的数组double[][]有什么区别?

如果有区别,每一种的最佳用途是什么?


当前回答

使用基于John Leidegren的测试,我使用。net 4.7.2对结果进行了基准测试,这是与我的目的相关的版本,我认为我可以分享。我最初是从dotnet核心GitHub存储库中的这条注释开始的。

随着数组大小的变化,性能似乎有很大变化,至少在我的设置中是这样,1个处理器xeon, 4physical 8logical。

W =初始化一个数组,并将int I * j放入其中。 Wr = do w,然后在另一个循环中设置int x为[i,j]

随着数组大小的增长,多维似乎表现得更好。

Size rw Method Mean Error StdDev Gen 0/1k Op Gen 1/1k Op Gen 2/1k Op Allocated Memory/Op
1800*500 w Jagged 2.445 ms 0.0959 ms 0.1405 ms 578.1250 281.2500 85.9375 3.46 MB
1800*500 w Multi 3.079 ms 0.2419 ms 0.3621 ms 269.5313 269.5313 269.5313 3.43 MB
2000*4000 w Jagged 50.29 ms 3.262 ms 4.882 ms 5937.5000 3375.0000 937.5000 30.62 MB
2000*4000 w Multi 26.34 ms 1.797 ms 2.690 ms 218.7500 218.7500 218.7500 30.52 MB
2000*4000 wr Jagged 55.30 ms 3.066 ms 4.589 ms 5937.5000 3375.0000 937.5000 30.62 MB
2000*4000 wr Multi 32.23 ms 2.798 ms 4.187 ms 285.7143 285.7143 285.7143 30.52 MB
1000*2000 wr Jagged 11.18 ms 0.5397 ms 0.8078 ms 1437.5000 578.1250 234.3750 7.69 MB
1000*2000 wr Multi 6.622 ms 0.3238 ms 0.4847 ms 210.9375 210.9375 210.9375 7.63 MB

更新:最后两个测试用双[,]代替int[,]。考虑到误差,这种差异显得很显著。对于int,锯齿与md的平均比率在1.53x和1.86x之间,对于双精度,它是1.88x和2.42x。

Size rw Method Mean Error StdDev Gen 0/1k Op Gen 1/1k Op Gen 2/1k Op Allocated Memory/Op
1000*2000 wr Jagged 26.83 ms 1.221 ms 1.790 ms 3062.5000 1531.2500 531.2500 15.31 MB
1000*2000 wr Multi 12.61 ms 1.018 ms 1.524 ms 156.2500 156.2500 156.2500 15.26 MB

其他回答

多维数组是(n-1)维矩阵。

所以int[,] square = new int[2,2]是一个方阵2x2, int[,] cube = new int[3,3,3]是一个立方-方阵3x3。比例不是必需的。

交错数组只是数组的数组——每个单元格包含一个数组的数组。

所以MDA是成比例的,JD可能不是!每个单元格可以包含任意长度的数组!

前言:本评论旨在解决okutane提供的关于锯齿数组和多维数组之间性能差异的答案。

一种类型因为方法调用而比另一种类型慢的断言是不正确的。其中一种比另一种慢,因为它的边界检查算法更复杂。您可以通过查看编译后的程序集而不是IL轻松验证这一点。例如,在我的4.5安装中,访问存储在ecx指向的二维数组中的元素(通过edx中的指针),索引存储在eax和edx中,如下所示:

sub eax,[ecx+10]
cmp eax,[ecx+08]
jae oops //jump to throw out of bounds exception
sub edx,[ecx+14]
cmp edx,[ecx+0C]
jae oops //jump to throw out of bounds exception
imul eax,[ecx+0C]
add eax,edx
lea edx,[ecx+eax*4+18]

Here, you can see that there's no overhead from method calls. The bounds checking is just very convoluted thanks to the possibility of non-zero indexes, which is a functionality not on offer with jagged arrays. If we remove the sub, cmp, and jmps for the non-zero cases, the code pretty much resolves to (x*y_max+y)*sizeof(ptr)+sizeof(array_header). This calculation is about as fast (one multiply could be replaced by a shift, since that's the whole reason we choose bytes to be sized as powers of two bits) as anything else for random access to an element.

Another complication is that there are plenty of cases where a modern compiler will optimize away the nested bounds-checking for element access while iterating over a single-dimension array. The result is code that basically just advances an index pointer over the contiguous memory of the array. Naive iteration over multi-dimensional arrays generally involves an extra layer of nested logic, so a compiler is less likely to optimize the operation. So, even though the bounds-checking overhead of accessing a single element amortizes out to constant runtime with respect to array dimensions and sizes, a simple test-case to measure the difference may take many times longer to execute.

数组的数组(锯齿数组)比多维数组更快,可以更有效地使用。多维数组有更好的语法。

如果你使用交错数组和多维数组写一些简单的代码,然后用IL反汇编器检查编译后的程序集,你会发现从交错数组(或一维数组)中存储和检索是简单的IL指令,而多维数组的相同操作是方法调用,总是比较慢。

考虑以下方法:

static void SetElementAt(int[][] array, int i, int j, int value)
{
    array[i][j] = value;
}

static void SetElementAt(int[,] array, int i, int j, int value)
{
    array[i, j] = value;
}

他们的IL将如下:

.method private hidebysig static void  SetElementAt(int32[][] 'array',
                                                    int32 i,
                                                    int32 j,
                                                    int32 'value') cil managed
{
  // Code size       7 (0x7)
  .maxstack  8
  IL_0000:  ldarg.0
  IL_0001:  ldarg.1
  IL_0002:  ldelem.ref
  IL_0003:  ldarg.2
  IL_0004:  ldarg.3
  IL_0005:  stelem.i4
  IL_0006:  ret
} // end of method Program::SetElementAt

.method private hidebysig static void  SetElementAt(int32[0...,0...] 'array',
                                                    int32 i,
                                                    int32 j,
                                                    int32 'value') cil managed
{
  // Code size       10 (0xa)
  .maxstack  8
  IL_0000:  ldarg.0
  IL_0001:  ldarg.1
  IL_0002:  ldarg.2
  IL_0003:  ldarg.3
  IL_0004:  call       instance void int32[0...,0...]::Set(int32,
                                                           int32,
                                                           int32)
  IL_0009:  ret
} // end of method Program::SetElementAt

当使用锯齿状数组时,可以轻松地执行行交换和行大小调整等操作。也许在某些情况下使用多维数组会更安全,但即使Microsoft FxCop也告诉我们,当您使用锯齿数组来分析您的项目时,应该使用锯齿数组而不是多维数组。

这可能在上面的回答中提到过,但没有明确地提到:对于锯齿数组,您可以使用array[row]引用整行数据,但这对于多维数组是不允许的。

简单地说,多维数组类似于DBMS中的表。 Array of Array(锯齿状数组)允许每个元素保存另一个相同类型的可变长度数组。

因此,如果您确定数据结构看起来像一个表(固定的行/列),您可以使用多维数组。锯齿数组是固定的元素&每个元素可以容纳一个可变长度的数组

例如Psuedocode:

int[,] data = new int[2,2];
data[0,0] = 1;
data[0,1] = 2;
data[1,0] = 3;
data[1,1] = 4;

我们可以把上面的表格看成一个2x2的表格:

1 | 2 3 | 4

int[][] jagged = new int[3][]; 
jagged[0] = new int[4] {  1,  2,  3,  4 }; 
jagged[1] = new int[2] { 11, 12 }; 
jagged[2] = new int[3] { 21, 22, 23 }; 

可以把上面的代码看成每一行都有可变的列数:

1 | 2 | 3 | 4 11 | 12 21 | | 22, 23