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std::vector versus matrices simples: ¿Cuándo importa realmente el rendimiento?

Publicado el 2024-12-24
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std::vector vs. Plain Arrays: When Does Performance Really Matter?

std::vector vs. Plain Arrays: Evaluación de rendimiento

Si bien se cree comúnmente que std::vector funciona de manera similar a los arrays, pruebas recientes han desafiado esta noción. En este artículo, examinaremos las diferencias de rendimiento entre std::vector y matrices simples y arrojaremos luz sobre las razones subyacentes.

Para realizar las pruebas, se implementó un punto de referencia que implicaba crear y modificar repetidamente matrices grandes de objetos de píxeles. Las pruebas se realizaron utilizando dos implementaciones: std::vector y punteros sin formato que simulan matrices simples.

Los resultados iniciales revelaron una brecha de rendimiento significativa, siendo std::vector alrededor de 3 a 4 veces más lento que las matrices simples.

UseArray completed in 2.619 seconds
UseVector completed in 9.284 seconds
UseVectorPushBack completed in 14.669 seconds

Este hallazgo sorprendente provocó un examen más detenido del código. Se descubrió que la aparente diferencia de rendimiento se debía al hecho de que modificar un elemento en el vector requería acceder a él dos veces: una para cambiar el tamaño del vector y otra para inicializar el elemento.

Al optimizar la implementación del vector para inicializar cada elemento solo una vez, obtuvimos un rendimiento dramáticamente mejorado:

UseVector completed in 2.216 seconds

Este rendimiento revisado ahora es comparable al de los arreglos simples. Es importante tener en cuenta que la ligera diferencia observada podría atribuirse a factores no relacionados con la estructura de datos subyacente.

En conclusión, si bien std::vector es una estructura de datos conveniente y versátil, su rendimiento puede verse influenciado por factores como la forma en que se inicializan y acceden a los elementos. Cuando el rendimiento es crítico, es aconsejable considerar cuidadosamente los requisitos específicos y explorar opciones alternativas, como matrices simples u otras estructuras de datos.

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