一個常見的編程問題： 遍歷同樣大小的數組和鏈表， 哪個比較快？ 如果按照大學教科書上的算法分析方法，你會得出結論，這2者一樣快， 因為時間復雜度都是 O(n)。 但是在實踐中， 這2者卻有極大的差異。?? 通過下面的分析你會發現， 其實數組比鏈表要快很多。 首先介紹一個概念：memory hierarchy （存儲層次結構），電腦中存在多種不同的存儲器，如下表 CPU 寄存器 – immediate access (0-1個CPU時鐘周期)?
CPU L1 緩存? – fast access (3個CPU時鐘周期)?
CPU L2 緩存 – slightly slower access (10個CPU時鐘周期)?
內存 (RAM)?? – slow access (100個CPU時鐘周期)?
硬盤 (file system) – very slow (10,000,000個CPU時鐘周期)?
????? （數據來自?http://www.answers.com/topic/locality-of-reference） 各級別的存儲器速度差異非常大，CPU寄存器速度是內存速度的100倍！ 這就是為什么CPU產商發明了CPU緩存。 而這個CPU緩存，就是數組和鏈表的區別的關鍵所在。 CPU緩存會把一片連續的內存空間讀入， 因為數組結構是連續的內存地址，所以數組全部或者部分元素被連續存在CPU緩存里面， 平均讀取每個元素的時間只要3個CPU時鐘周期。?? 而鏈表的節點是分散在堆空間里面的，這時候CPU緩存幫不上忙，只能是去讀取內存，平均讀取時間需要100個CPU時鐘周期。 這樣算下來，數組訪問的速度比鏈表快33倍！ （這里只是介紹概念，具體的數字因CPU而異） 因此，程序中盡量使用連續的數據結構，這樣可以充分發揮CPU緩存的威力。 這種對緩存友好的算法稱為 Cache-oblivious algorithm， 有興趣可以參考相關資料。再舉一個簡單例子： 對比 for i in 0..n
? for j in 0..m
??? for k in 0..p
????? C[i][j] = C[i][j] + A[i][k] * B[k][j];
和 for i in 0..n for k in 0..p
??? for j in 0..m
????? C[i][j] = C[i][j] + A[i][k] * B[k][j]; 雖然兩者執行結果一樣，算法復雜度也一樣，但是你會發現第二種寫法要快很多。 總結一下， 各種存儲器的速度差異很大，在編程中絕對有必要考慮這個因素。 比如，內存速度比硬盤快1萬倍，所以程序中應該盡量避免頻繁的硬盤讀寫；CPU緩存比內存快幾十倍，在程序中盡量多加利用。


本文轉自 陳本峰 51CTO博客，原文鏈接：http://blog.51cto.com/wingeek/274006，如需轉載請自行聯系原作者

總結

以上是生活随笔為你收集整理的[编程技巧] 巧用CPU缓存优化代码：数组 vs. 链表的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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