Блог переехал. Актуальная версия поста находится по адресу: http://aakinshin.net/ru/blog/dotnet/arrays-access-performance/.
В первой части статьи я задался задачей сравнить производительность многомерных массивов. Рассматривались данные в виде двумерного массива N*M, тестировалась скорость доступа к элементу [i,j] при итерировании по всему массиву двумя циклами. Для сравнения было выбрано три варианта: одномерный массив single[i * N + j] и двумерные массивы jagged[i][j], rectangular[i, j]. Изначально у меня получилось, что jagged-версия работает быстрее single версии, но более детальное изучение проблемы показало, что дело может измениться в зависимости от используемых JIT-оптимизаций. Разберёмся с проблемой более подробно.
Рассмотрим методы из бенчмарка с наборами параметров «100»(N=M=100, IterationCount=100000) и «101»(N=M=101, IterationCount=100001) под x86 и x64. На моей машине (Intel Core i7-3632QM CPU 2.20GHz) получились следующие результаты:
100-x86 Single : 1012ms Jagged : 772ms Rectangular : 1460ms 101-x86 Single : 1036ms Jagged : 785ms Rectangular : 1485ms 100-x64 Single : 544ms Jagged : 346ms Rectangular : 741ms 101-x64 Single : 785ms Jagged : 793ms Rectangular : 1050ms
У меня есть проблема — я перфекционист. Я люблю совершенный код. Ведь это не только правильный подход к написанию программ, но и настоящее искусство. От чтения хорошего листинга я получаю не меньше удовольствия, чем от чтения хорошей книги. Проектировать архитектуру большого проекта ничуть не легче, чем проектировать архитектуру большого здания, а в случае хорошей работы — результат не менее прекрасен. Порой меня завораживает то, как изящно переплелись паттерны проектирования в создании совершенной программной системы. Меня восхищает внимание к деталям, когда абсолютно каждый метод настолько прост и понятен, что претендует на место классического примера совершенного кода.
По-настоящему хороший комментарий — тот,