Matrice 1D ou 2D, qu'est-ce qui est plus rapide ?
Cette discussion tourne autour de l'efficacité de la représentation d'un champ 2D en utilisant des tableaux 1D ou 2D face à une allocation de mémoire dynamique. Bien que les deux approches aient leurs mérites, l'une offre généralement de meilleures performances et une meilleure utilisation de la mémoire pour les matrices denses.
Les tableaux 1D présentent généralement de meilleures performances en raison de :
1D dynamique les tableaux consomment moins de mémoire que leurs homologues 2D. En effet :
Recalcul de l'index par rapport à la localité de la mémoire :
Pendant que le recalcul d'index pour les tableaux 1D peut sembler plus complexe, il est peu probable qu'il s'agisse d'un goulot d'étranglement en termes de performances. Les avantages potentiels d'une meilleure localité de mémoire dans les tableaux 1D l'emportent sur toute surcharge potentielle liée à la manipulation d'index.
En général, Les tableaux 1D sont recommandés pour représenter des matrices 2D denses, offrant de meilleures performances et une meilleure efficacité de la mémoire. Cependant, les tableaux 2D peuvent être plus appropriés dans les scénarios où la matrice est clairsemée (ayant de nombreuses lignes vides) ou où le nombre de colonnes varie d'une ligne à l'autre (matrices non rectangulaires).
Remarque supplémentaire :
Il est important de profiler votre application spécifique pour déterminer le type de tableau optimal. Cependant, en règle générale, les tableaux 1D offrent un avantage significatif pour la plupart des cas d'utilisation impliquant des matrices 2D denses.
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