Инкапсулированный 2-мерный массив по сравнению с простой версией - скорость доступа

Если я правильно понимаю, вы спрашиваете, почему ускорение использования 2D vs 1D кажется незначительным.

На мой взгляд, лучший способ сделать доступ к 2D-матрице - это использовать что-то вроде следующего.

double& operator()(const int row, const int col) inline{
    return data[X*row + col];
}

double operator()(const int row, const int col) inline const{
    return data[X*row + col];
}

Это дает вам ссылку и метод копирования.

Проблема со скоростью заключается в том, что она сильно зависит от базовой архитектуры вашего устройства.

Первая проблема - размер кеша. Очевидно, чем больше кеш, тем лучше и 1D-версия должна работать лучше, чем 2D в целом, как непрерывная память, лучше работает с кешем.

Также в вашем примере доступ к одному элементу в первый раз будет медленным, независимо от того, как упорядочена память, поскольку элемент не находится в кеше. Однако, если вы обращаетесь к этому элементу много раз или к элементу в той же области (кэш-строке), скорость должна быть более выраженной.

Второй вопрос - векторизация. В зависимости от операций, которые вы выполняете, особенно если они являются математическими операциями, такими как добавление и т.д., Они будут определять скорость. Если у вас есть более новый процессор с расширениями SSE или AVX, убедитесь, что компилятор компилирует эти функции, как правило, это делается автоматически при настройке. Вы можете убедиться, что, добавив -march = native и -msse3 или эквивалент Windows.

Еще одна небольшая оптимизация - сделать X, Y const. Это сделает вложение еще более эффективным, но, очевидно, с недостатком, который присваивает, становится болью.

Заключительное слово: профиль, посмотрите, где вы тратите больше всего времени и улучшаете его.

Другим преимуществом простого является то, что размеры являются константами, если вам не нужны размеры времени выполнения, попробуйте использовать шаблон:

Также, а не беспокоиться об управлении памятью - это будет лучше всего использовать с помощью std::unique_ptr и вместо double[] использовать std::array

template <class T, size_t X, size_t Y>
class Array
{
    using custom_array=std::array<T,X*Y>;
    std::unique_ptr<custom_array> data;

public:
    Array() : data{new custom_array} {}
    Array(const Array& rhs) : data{new custom_array(*(rhs.data))} {}
    Array& operator=(const Array& rhs) {
         if (&rhs != this)
         {
            *data=*(rhs.data);
         }
         return *this;
    }
    ~Array() {}
    T& operator() (int x, int y) { return data->at(x*Y+y); }
    T operator() (int x, int y) const { return data->at(x*Y+y); }
};

Использование: Array<double,1000,1000> A; double b=A(3,4); Array<double,1000,1000> A; double b=A(3,4);

Для яблок для яблок - выделяйте данные как std::array<double,X*Y>, но поскольку вы хотите выделить кучу, используйте вышеописанное с помощью unique_ptr.