指針與數組鏈表的比較

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？如果按照某些教科書上的分析方法，你會得出結論，這二者一樣快，因為時間復雜度都是O（n）。但是在實踐中，這二者卻有極大的差異。通過下面的分析你會發現，其實數組比鏈表要快很多。

首先介紹一個概念：memory hierarchy（存儲層次結構），計算機中存在多種不同的存儲器，各存儲器的平均存取速度相差很大，如表1.1所示。

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生產廠家發明了CPU緩存的原因。而這個CPU緩存，就是數組鏈表和指針鏈表區別的關鍵所在。

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。而鏈表的結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！（以上皆為理論數字，具體的數字視CPU型號及環境不同而略有差異）

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，如表1.2所示。

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。

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。

為了驗證理論的正確性，可以通過隨機化讀寫的測試來比較兩者的差異。

測試數據如下：

data1 100000次隨機插入刪除操作，數據在［0，32767］之間；（刪除操作較少）

data2 100000次隨機插入刪除操作，數據在［0，256］之間；（刪除較多）

data3 100000次隨機插入刪除操作，數據在［0，32］之間；（刪除比較頻繁）

data4 1000次隨機插入刪除操作，數據在［0，32767］之間；

data5 1000次隨機插入刪除操作，數據在［0，256］之間；

data6 1000次隨機插入刪除操作，數據在［0，32］之間；

data7 10次隨機插入刪除操作，數據在［0，32767］之間；

data8 10次隨機插入刪除操作，數據在［0，25 6］之間；

data9 10次隨機插入刪除操作，數據在［0，32］之間；

Cena測試結果如圖1.3所示。

以上測試在Thinkpad T60:2.0GHz Dou CPU，1GB RAM windows XP SP3系統環境下進行。