?一個常見的編程問題： 遍歷 同樣大小的數組和鏈表， 哪個比較快？ 如果按照大學教科書上的算法分析方法，你會得出結論，這2者一樣快， 因為時間復雜度都是 O(n)。 但是在實踐中， 這2者卻有極大的差異。?? 通過下面的分析你會發現， 其實數組比鏈表要快很多。

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首先介紹一個概念：memory hierarchy （存儲層次結構），電腦中存在多種不同的存儲器，如下表

• CPU?寄存器 – immediate access (0-1個CPU時鐘周期)
• CPU L1?緩存 ? – fast access (3個CPU時鐘周期)
• CPU L2 緩存 – slightly slower access (10個CPU時鐘周期)
• 內存?(RAM) ? ?– slow access (100個CPU時鐘周期)
• 硬盤?(file system) ?– very slow (10,000,000個CPU時鐘周期)

????? （數據來自 http://www.answers.com/topic/locality-of-reference ）

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各級別的存儲器速度差異非常大，CPU寄存器速度是內存速度的100倍！ 這就是為什么CPU產商發明了CPU緩存。 而這個CPU緩存，就是數組和鏈表的區別的關鍵所在。

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CPU緩存會把一片連續的內存空間讀入， 因為數組結構是 連續的內存地址 ，所以數組全部或者部分元素被連續存在CPU緩存里面， 平均讀取每個元素的時間只要3個CPU時鐘周期。?? 而鏈表的節點是 分散 在堆空間里面的，這時候CPU緩存幫不上忙，只能是去讀取內存，平均讀取時間需要100個CPU時鐘周期。 這樣算下來， 數組訪問的速度比鏈表快33倍！ （這里只是介紹概念，具體的數字因CPU而異）

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因此，程序中盡量使用連續的數據結構，這樣可以充分發揮CPU緩存的威力。 這種對緩存友好的算法稱為 Cache-oblivious algorithm ， 有興趣可以參考相關資料。再舉一個簡單例子：

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對比

for i in 0..n
? for j in 0..m
??? for k in 0..p
????? C[i][j] = C[i][j] + A[i][k] * B[k][j];
和

for i in 0..n

? for k in 0..p
??? for j in 0..m
????? C[i][j] = C[i][j] + A[i][k] * B[k][j];

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雖然兩者執行結果一樣，算法復雜度也一樣，但是你會發現第二種寫法要快很多。?

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總結一下， 各種存儲器的速度差異很大，在編程中絕對有必要考慮這個因素。 比如，內存速度比硬盤快1萬倍，所以程序中應該盡量避免頻繁的硬盤讀寫；CPU緩存比內存快幾十倍，在程序中盡量多加利用。

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[編程技巧] 巧用CPU緩存優化代碼：數組 vs. 鏈表