• 由二维数组遍历引发的内存访问空间局部性理解


    1. CPU高速缓存:在计算机系统中,CPU高速缓存(英语:CPU Cache)是用于减少处理器访问内存所需平均时间的部件。在金字塔式存储体系中它位于自顶向下的第二层,仅次于CPU寄存器。其容量远小于内存,但速度却可以接近处理器的频率。当处理器发出内存访问请求时,会先查看缓存内是否有请求数据。如果存在(命中),则不经访问内存直接返回该数据;如果不存在(失效),则要先把内存中的相应数据载入缓存,再将其返回处理器。缓存之所以有效,主要是因为程序运行时对内存的访问呈现局部性(Locality)特征。这种局部性既包括空间局部性(Spatial Locality),也包括时间局部性(Temporal Locality)。有效利用这种局部性,缓存可以达到极高的命中率。(百度百科解释)。

    2.二维数组有两种遍历方式,一种是先行后列,一种是先列后行,代码实现也很简单,用两个for循环嵌套即可,表面上看来,二者时间复杂度都是O(mn),但实际上,效率的是通过内存页面交换次数和Cache命中率的高低来判断的。

    3.先行后列的效率要高的多,这个与二维数组的存储方式有关(内存中,上一行的尾部地址和下一行的头部地址连续)

    情况一:如果申请的空间在内存之中,也就是说读取只需要看cache是否命中,未命中再到内存中读取。而cache从内存中抓取一般都是整个数据块,所以它的物理内存是连续的,对于较大的数组而言,几乎读取的数据都是同行不同列的(因为cache很小,所以对于较大的数组一般只会拿一行内的数据),而如果内循环以列的方式进行遍历的话,将会使整个缓存块无法被利用,而不得不从内存中读取数据,而从内存读取速度是远远小于从缓存中读取数据的。随着数组元素越来越多,按列读取速度也会越来越慢。

    情况二:申请的为虚拟内存(当然程序认为还是连续的物理内存,是操作系统在磁盘另开辟的空间),虚拟内存到物理内存需要经过地址映射,如果虚拟内存采用页式地址映射(不讨论快表技术,仅分析页表在内存中),最好的情况是每次映射的页内数据都可以被使用,这样可以减少页面调度的次数,从而提升效率。

    例如:对于int a[128][1024];假设内存页大小为4096字节(一个int 占4个字节),该数组每行正好占据一个内存页的空间,若按先行后列遍历,外层循环每走一行,内层走过1024个元素正好一页,没发生页面调度,遍历完整个数组页面调度次数最多为128次;若按先列后行,则每遍历一个元素,都发生一次页面调度,因为列上每个元素位于同行内(不同页),遍历整个数组页面调度次数可能达到1024*128次;实际中由于物理内存足够(内存页较大,分配给进程的页框数多等因素),调度次数会减少很多。

     4.总结:对于二维数组的遍历效率优化,其实就是更好的利用程序申请内存而产生的空间局部性,这种局部性在很多地方都有体现,二维数组只是简单的一个例子,一个好的程序可以合理减少缺页发生的次数,提高程序的空间局部性,从而提高运行效率。
     

     简易代码(实际结果很可能因为申请内存位置不同或内存大小而产生偏差):

    #include <stdio.h>
    #include <stdlib.h>
    #define M 10000
    #define N 20000
    int main(){
        int MyArray[M][N];
        int i,j;
    //先行后列方式遍历     
    for( i = 0;i < M;i++){         for(j = 0;j < N;j++){             MyArray[i][j] 0;         }     } }
    #include <stdio.h>
    #include <stdlib.h>
    #define M 10000
    #define N 20000
    int main(){
        int MyArray[M][N];
        int i,j;
    //先列后行方式遍历     
    for( i = 0;i < N;i++){         for(j = 0;j < M;j++){             MyArray[j][i] 0;         }     } }


    参考文章

    [1]  小白xiaoxiao.二维数组两种遍历的比较

    http://blog.sina.com.cn/s/blog_707d31f50101j2e7.html
    [2]  哆啦A熊.二维数组按行和按列遍历的效率

    https://blog.csdn.net/shuffle_ts/article/details/89420651

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/SimpleManXRJ/p/12887574.html
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