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std::vector vs. Plain Arrays : quand les performances sont-elles vraiment importantes ?

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

std::vector vs. Plain Arrays : évaluation des performances

Bien qu'il soit généralement admis que std::vector fonctionne de la même manière que les tableaux, des tests récents ont remis en question cette notion. Dans cet article, nous examinerons les différences de performances entre les tableaux std::vector et plain et ferons la lumière sur les raisons sous-jacentes.

Pour effectuer les tests, un benchmark a été implémenté qui impliquait la création et la modification répétées de grands tableaux. d'objets pixels. Les tests ont été effectués à l'aide de deux implémentations : std::vector et des pointeurs bruts simulant des tableaux simples.

Les premiers résultats ont révélé un écart de performances important, std::vector étant environ 3 à 4 fois plus lent que les tableaux simples.

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

Cette découverte surprenante a incité à un examen plus approfondi du code. Il a été découvert que la différence apparente de performances provenait du fait que la modification d'un élément dans le vecteur nécessitait d'y accéder deux fois : une fois pour redimensionner le vecteur et une autre fois pour initialiser l'élément.

En optimisant l'implémentation du vecteur pour initialiser chacun élément une seule fois, nous avons obtenu des performances considérablement améliorées :

UseVector completed in 2.216 seconds

Cette performance révisée est désormais comparable à celle des tableaux simples. Il est important de noter que la légère différence observée pourrait être attribuée à des facteurs sans rapport avec la structure de données sous-jacente.

En conclusion, bien que std::vector soit une structure de données pratique et polyvalente, ses performances peuvent être influencées par des facteurs. comme la manière dont les éléments sont initialisés et accessibles. Lorsque les performances sont critiques, il est sage d'examiner attentivement les exigences spécifiques et d'explorer des options alternatives telles que des tableaux simples ou d'autres structures de données.

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