百万级二维数组遍历：行优先还是列优先更高效？

高效遍历百万级二维数组：行优先与列优先的性能差异

本文分析了遍历一个100万元素的二维数组 matrix[x][y] 的两种方法，并解释了其性能差异的根本原因。

两种遍历方式如下：

方式一（行优先）：

for (int x = 0; x < size; x++) {   for (int y = 0; y < size; y++) {     // ...操作 matrix[x][y] ...   } }

方式二（列优先）：

for (int y = 0; y < size; y++) {   for (int x = 0; x < size; x++) {     // ...操作 matrix[x][y] ...   } }

虽然直觉上两种方式效率相近，但实际测试结果显示存在显著差异。这并非编译器优化导致，而是与计算机内存访问机制直接相关。

二维数组通常采用行优先（row-major）存储方式，这意味着同一行元素在内存中连续存储。方式一，外层循环遍历行，内层循环遍历列，使得每次访问 matrix[x][y] 时，内存访问都是连续的。而方式二，外层循环遍历列，内层循环遍历行，导致内存访问跳跃式进行。

CPU缓存机制使得连续内存访问速度远高于跳跃式访问。连续访问充分利用CPU缓存，减少内存访问次数，显著提高效率。相反，跳跃式访问频繁导致缓存失效，需要不断从主内存加载数据，降低速度。因此，在行优先存储的二维数组中，方式一（行优先遍历）效率远高于方式二（列优先遍历）。