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问题

在不使用奇淫怪技的情况下, 如何写出比 STL 快的 vector?

回答
想要写出比 STL `vector` 更快的代码，在不依赖“奇淫怪技”的前提下，确实是一个挑战，因为 STL 的实现本身已经经过了高度的优化。然而，这并不意味着没有提升的空间。关键在于理解 `vector` 的工作机制，以及在特定场景下，我们如何通过调整策略来规避其固有的性能损耗。

这篇文章不追求炫技，而是力求从基础原理出发，通过一些常见的、易于理解的优化手段，尝试在某些特定场景下超越 STL `vector` 的性能表现。我们会详细地探讨每一步的原理和效果。

核心思路：为什么 STL `vector` 会有性能瓶颈？

STL `vector` 的核心是一个动态数组。它的强大之处在于提供了内存管理、自动扩容、随机访问等便利功能。但正是这些便利，也带来了一些潜在的性能开销：

1. 动态扩容的开销： 当 `vector` 空间不足时，它会分配一块新的、更大的内存空间，然后将原有元素复制过去，最后释放旧的内存。这个过程涉及内存分配、元素拷贝，在元素数量庞大时会非常耗时。
2. 内存分配的开销： `vector` 在创建时可能不会立即分配所有内存，或者扩容时分配的内存可能比实际需要的多一些（内存预留）。反复的内存分配/释放本身就有开销。
3. 元素的构造与析构： 每次 `push_back` 或者插入元素时，如果 `vector` 内部需要重新分配内存，那么所有元素都会被销毁（析构）然后重新创建（构造）。即使只是内存重排，也需要移动（`move`）所有元素。

如何针对性地优化？

基于以上分析，我们的优化方向可以集中在：

预知容量，避免频繁扩容。
减少不必要的内存分配和拷贝。
在特定场景下采用更高效的内存管理策略。

下面，我们通过几个步骤来实现一个性能更好的“类 `vector`”：



第一步：固定容量，预留空间 (Reservoir)

这是最直接也最有效的优化手段。如果你在创建 `vector` 时就知道大致需要多少元素，或者能够预估一个上限，那么就应该在创建时就分配好足够的内存。

STL `vector` 提供了 `reserve()` 方法来预留空间，但这需要在你创建 `vector` 之后手动调用。我们可以将其集成到我们的自定义容器的构造过程中。

我们先来看一个基础的类结构：

```cpp
include
include // for size_t
include // for std::copy, std::move

template
class MyVector {
private:
T data; // 指向实际存储数据的指针
size_t size; // 当前实际存储的元素数量
size_t capacity; // 当前分配的内存可以容纳的最大元素数量

public:
// 构造函数：指定初始容量
explicit MyVector(size_t initial_capacity = 0)
: data(nullptr), size(0), capacity(0) {
if (initial_capacity > 0) {
reserve(initial_capacity);
}
}

// 析构函数：释放内存
~MyVector() {
// 理论上这里应该销毁元素，但为了简化，我们先假设 T 是基本类型
// 真正的容器需要调用析构函数 T::~T()
if (data) {
delete[] data;
data = nullptr;
}
}

// 复制构造函数 (为了演示，暂不实现深拷贝，后续会补充)
MyVector(const MyVector& other) = delete;
// 赋值运算符 (为了演示，暂不实现深拷贝，后续会补充)
MyVector& operator=(const MyVector& other) = delete;

// 移动构造函数 (为了演示，暂不实现)
MyVector(MyVector&& other) = delete;
// 移动赋值运算符 (为了演示，暂不实现)
MyVector& operator=(MyVector&& other) = delete;


// 预留空间
void reserve(size_t new_capacity) {
if (new_capacity <= capacity) {
return; // 不需要预留或容量不够
}

// 1. 分配新内存
T new_data = new T[new_capacity];

// 2. 将旧数据移动到新内存
// 这里使用 std::move 如果 T 支持移动语义，效率更高
// 如果不支持，会退化为拷贝
for (size_t i = 0; i < size; ++i) {
// 使用 std::move 进行元素的移动，前提是 T 支持移动构造
// 如果 T 不支持移动，会调用拷贝构造
// 真正的 std::vector 这里的处理会更精细，会检查 T 的属性
new_data[i] = std::move(data[i]);
}

// 3. 释放旧内存
delete[] data;

// 4. 更新指针和容量
data = new_data;
capacity = new_capacity;
}

// 添加元素 (这里仅实现简单的 push_back，没有自动扩容逻辑)
void push_back(const T& value) {
if (size == capacity) {
// 如果空间不足，需要扩容。
// 这是 STL vector 性能瓶颈之一。
// 在这个版本的 MyVector 中，我们不自动扩容，需要用户手动 reserve。
// 如果强行在这里扩容，扩容策略会影响性能。
// 如果扩容策略是倍增，那么平均扩容成本可以摊销，但单次成本高。
// 如果扩容策略是固定增量，那么当 size 接近 capacity 时，push_back 会非常频繁。
// 为了演示“比 STL 快”，我们的策略是：用户自己预留够了，我们就不会有扩容开销。
// 如果用户没有预留够，这里就是一个错误，或者需要实现扩容策略。
// 我们暂时将此视为一个未处理的异常情况，实际应用中需要扩容。
std::cerr << "Error: Out of capacity. Please reserve space first." << std::endl;
return;
}
// 将元素拷贝到末尾
data[size] = value;
size++;
}

// 提供访问接口
T& operator[](size_t index) {
return data[index];
}

const T& operator[](size_t index) const {
return data[index];
}

size_t get_size() const {
return size;
}

size_t get_capacity() const {
return capacity;
}

// 实际的 vector 需要提供 begin() 和 end() 迭代器
// 并且需要处理元素的构造和析构
};
```

核心优化点说明 (第一步)：

`explicit MyVector(size_t initial_capacity = 0)`: 构造时就可以指定初始容量。用户可以根据经验提供一个预估值，比如 `MyVector vec(100000);`。
`reserve(size_t new_capacity)`: 这个函数是关键。它做了三件事：分配新内存，将旧元素移动（`std::move`）到新内存，释放旧内存。`std::move` 的使用至关重要，它允许在可能的情况下避免昂贵的拷贝，直接“窃取”资源（比如指针、字符串缓冲区）。
缺少自动扩容： 这个简化版本的 `MyVector` 没有自动扩容。这是为了达到“比 STL 快”的目的而采取的策略。如果用户知道容量，他就可以一次性 `reserve` 足够大的空间，从而完全避免了 STL `vector` 中频繁的内存分配和元素迁移带来的开销。

如何测试和对比？

我们可以通过一个简单的测试来对比使用 `reserve` 的 STL `vector` 和我们的 `MyVector`。

```cpp
include
include
include

// 假设 MyVector 的代码已经定义好了

int main() {
const size_t num_elements = 1000000; // 一百万个元素

// 测试 STL vector
auto start_stl = std::chrono::high_resolution_clock::now();
std::vector stl_vec;
stl_vec.reserve(num_elements); // 关键：预留空间
for (size_t i = 0; i < num_elements; ++i) {
stl_vec.push_back(i);
}
auto end_stl = std::chrono::high_resolution_clock::now();
std::chrono::duration elapsed_stl = end_stl start_stl;
std::cout << "STL vector with reserve: " << elapsed_stl.count() << " seconds" << std::endl;

// 测试 MyVector
auto start_my = std::chrono::high_resolution_clock::now();
MyVector my_vec(num_elements); // 构造时就预留空间
for (size_t i = 0; i < num_elements; ++i) {
my_vec.push_back(i); // 这里不会发生扩容
}
auto end_my = std::chrono::high_resolution_clock::now();
std::chrono::duration elapsed_my = end_my start_my;
std::cout << "MyVector with initial reserve: " << elapsed_my.count() << " seconds" << std::endl;

// 如果没有 reserve 的 STL vector
auto start_stl_no_reserve = std::chrono::high_resolution_clock::now();
std::vector stl_vec_no_reserve;
for (size_t i = 0; i < num_elements; ++i) {
stl_vec_no_reserve.push_back(i); // 这里会频繁扩容
}
auto end_stl_no_reserve = std::chrono::high_resolution_clock::now();
std::chrono::duration elapsed_stl_no_reserve = end_stl_no_reserve start_stl_no_reserve;
std::cout << "STL vector without reserve: " << elapsed_stl_no_reserve.count() << " seconds" << std::endl;


return 0;
}
```

预期结果：

你会发现，当用户都调用了 `reserve`（或者在 `MyVector` 中构造时指定容量）时，两者的性能差距会非常小，甚至 STL `vector` 可能因为其更精细的内部优化（例如对齐、更好的内存分配器等）而略微领先。

但是，如果没有预先调用 `reserve`，STL `vector` 的性能会急剧下降，而我们的 `MyVector` 如果设计为在空间不足时抛出错误（如上例所示），则不会有这个开销，或者如果实现一个简单的扩容策略，其性能也可能不如一次性预留。

关键点： “比 STL 快的 vector” 通常意味着在 特定场景下 实现的更优。这个场景就是 已知或可预测容量，并且能够 完全避免动态扩容 的情况。



第二步：处理元素生命周期 (构造与析构)

上面的 `MyVector` 简化了元素管理，直接使用 `= ` 进行赋值，这对于简单的类型（如 `int`）是可以的。但对于更复杂的类型（如 `std::string` 或自定义类），每次赋值都可能触发拷贝构造或移动构造，并且在释放内存时，必须正确调用析构函数，否则会导致资源泄露。

STL `vector` 在 `reserve` 时会分配内存但不构造元素，只有当 `push_back` 或 `emplace_back` 时才实际构造元素。在扩容时，它会销毁旧元素再构造新元素。

为了更完善，我们需要处理元素的生命周期。这意味着我们要区分 已分配的内存空间 和 已构造的元素数量。

```cpp
include
include
include // for std::copy, std::move, std::uninitialized_copy, std::uninitialized_move, std::destroy

// 假设 T 是一个支持移动和拷贝的类型，并且我们使用 placement new 和手动析构

template
class MyVector_Lifecycle {
private:
T data; // 指向实际存储数据的指针
size_t size; // 当前实际存储的元素数量 (已构造的元素数量)
size_t capacity; // 当前分配的内存可以容纳的最大元素数量

// 辅助函数：销毁一定范围内的元素
void destroy_range(size_t start, size_t end) {
for (size_t i = start; i < end; ++i) {
if (data) { // 确保 data 有效
(data + i)>~T(); // 手动调用析构函数
}
}
}

// 辅助函数：分配并预留空间
void reallocate(size_t new_capacity) {
if (new_capacity <= capacity) {
return; // 不需要预留或容量不够
}

// 1. 分配新内存 (raw memory)
// 注意：这里是分配原始内存，不构造对象
T new_data = static_cast(operator new(new_capacity sizeof(T)));

// 2. 将旧的已构造元素移动到新内存，并构造新元素
// 使用 std::uninitialized_move_n 来高效地移动元素
// 它在目标内存上构造对象，并从源移动过来
if (data) { // 如果有旧数据
// 移动 existing size 个元素
// std::uninitialized_move_n(source_ptr, count, dest_ptr)
// 注意：这里为了兼容一些情况，先拷贝再析构，更好的方式是直接移动。
// 实际上，如果 T 支持移动，这里直接用 uninitialized_move 更佳。
// 为了简单示例，我们先使用 move 再 delete[]
// 真正的stl vector 实现会更复杂，会根据 T 的属性选择拷贝或移动
// 并且会妥善处理 uninitialized_copy 和 uninitialized_move

// 示例：先拷贝再释放。更优方案是直接移动。
// 为了简化，我们先直接 move，然后 delete[]
// std::move 的用法：
for (size_t i = 0; i < size; ++i) {
new_data[i] = std::move(data[i]); // 调用 T::operator=(T&&) or T::operator=(const T&)
}
// destroy_range(0, size); // 销毁旧内存中的元素 (旧 data 指向的内存)
}

// 3. 释放旧内存 (raw memory)
// 注意：这里只释放内存，不调用析构函数，因为我们已经移动了元素
operator delete(data); // 或者 delete[] data; 如果是 new T[] 分配的

// 4. 更新指针和容量
data = new_data;
capacity = new_capacity;
}

public:
// 构造函数
explicit MyVector_Lifecycle(size_t initial_capacity = 0)
: data(nullptr), size(0), capacity(0) {
if (initial_capacity > 0) {
reserve(initial_capacity);
}
}

// 析构函数
~MyVector_Lifecycle() {
if (data) {
// 销毁所有已构造的元素
destroy_range(0, size);
// 释放内存
operator delete(data); // 或 delete[] data
data = nullptr;
}
}

// 复制构造和赋值，非常复杂，此处简化，实际需要深拷贝和正确的生命周期管理
MyVector_Lifecycle(const MyVector_Lifecycle& other) = delete;
MyVector_Lifecycle& operator=(const MyVector_Lifecycle& other) = delete;

// 移动构造函数
MyVector_Lifecycle(MyVector_Lifecycle&& other) noexcept
: data(other.data), size(other.size), capacity(other.capacity) {
// 将 other 置于一个有效但空的旧状态
other.data = nullptr;
other.size = 0;
other.capacity = 0;
}

// 移动赋值运算符
MyVector_Lifecycle& operator=(MyVector_Lifecycle&& other) noexcept {
if (this != &other) {
// 释放当前资源
if (data) {
destroy_range(0, size);
operator delete(data);
}

// 转移 other 的资源
data = other.data;
size = other.size;
capacity = other.capacity;

// 将 other 置于一个有效但空的旧状态
other.data = nullptr;
other.size = 0;
other.capacity = 0;
}
return this;
}


// 预留空间：只分配内存，不构造元素
void reserve(size_t new_capacity) {
if (new_capacity <= capacity) {
return;
}

// 1. 分配新内存 (raw memory)
T new_data = static_cast(operator new(new_capacity sizeof(T)));

// 2. 移动旧元素到新内存
// 使用 std::uninitialized_move_n 来在 new_data 上构造元素
// 它会调用 T::operator=(T&&) or T::operator=(const T&)
if (data) {
// std::uninitialized_move_n(source_ptr, count, dest_ptr)
// 将 data[0...size1] 移动到 new_data[0...size1]
// 并且在新内存上构造对象
std::uninitialized_move_n(data, size, new_data);
// 注意：这里 source data 的元素在移动后其状态未定义。
// 实际的 STL vector 是在这里销毁旧 data 中的元素，然后释放旧内存。
destroy_range(0, size);
}

// 3. 释放旧内存
operator delete(data);

// 4. 更新指针和容量
data = new_data;
capacity = new_capacity;
}

// 添加元素，并在末尾构造
void push_back(const T& value) {
if (size == capacity) {
// 在这里实现扩容策略，例如倍增
size_t new_capacity = (capacity == 0) ? 1 : capacity 2;
reserve(new_capacity);
}
// 在 data[size] 位置使用 placement new 构造对象
// 或者直接赋值，取决于我们如何处理内存
// 如果 reserve 已经用 uninitialized_move 移动了，那么 data[size] 是可用的
// 如果我们只是分配了 raw memory，这里需要 placement new
new (&(data[size])) T(value); // 使用拷贝构造
size++;
}

// 添加元素 (移动语义)
void push_back(T&& value) {
if (size == capacity) {
size_t new_capacity = (capacity == 0) ? 1 : capacity 2;
reserve(new_capacity);
}
// 使用移动构造
new (&(data[size])) T(std::move(value));
size++;
}

// 提供访问接口
T& operator[](size_t index) {
return data[index];
}

const T& operator[](size_t index) const {
return data[index];
}

size_t get_size() const {
return size;
}

size_t get_capacity() const {
return capacity;
}
};
```

核心优化点说明 (第二步)：

`operator new` 和 `operator delete`： 这是分配和释放原始内存的关键。`new T[n]` 会先分配内存，然后对 `n` 个元素调用 `T()` 构造函数。而 `operator new` 只分配原始内存。
`placement new` (`new (&data[size]) T(value);`)： 这个语法允许我们在已分配的内存块 `data` 的 `size` 位置上，调用 `T` 的构造函数来构造一个对象。这避免了 `vector` 内部不必要的构造和析构。
`std::uninitialized_move_n`： 这个标准库函数非常强大。它会在目标内存上构造对象，并将源范围内的对象 移动 过去。它直接处理了构造和移动的复杂性。
区分 `size` 和 `capacity`： `capacity` 表示已分配内存的容量，`size` 表示已构造元素的数量。只有当 `size == capacity` 时，才需要 `reserve`（扩容）。
`reserve` 不构造： `reserve` 函数的目的就是分配内存，而不构造元素。这与 STL `vector` 的行为一致，并且是优化的关键。
`push_back` 构造： `push_back` 函数在确保有足够空间后，在最后一个位置调用 `placement new` 来构造新元素。
移动语义 (`T&&`): 支持移动构造和移动赋值，可以显著提高处理包含动态资源（如 `std::string`、`std::vector` 等）的对象的性能。

何时能“比 STL 快”？

在加入了完整的生命周期管理后，我们更接近于一个功能完备的容器。那么，在什么情况下，这个 `MyVector_Lifecycle` 还能比 STL `vector` 快呢？

1. 用户完全掌控容量分配： 如果用户总是能提供一个准确的初始容量，并且这个容量足够大，那么我们就可以避免 STL `vector` 中那些即使预留了空间，在某些内部操作（例如中间插入）可能仍然存在的局部性损耗。当然，对于简单的 `push_back`，如果都预留了，差别会很小。

2. 简化或优化的内存分配策略： STL 的内存分配器是通用的，可能包含了很多我们不需要的开销。如果我们知道我们的使用模式，可以实现一个更简单的分配器。例如，如果总是分配大块内存，可以使用 `malloc` 而不是 `new[]`，然后自己管理内存池。但这已经有点偏向“奇淫怪技”了。

3. 特定类型 T 的优化： 如果 `T` 是一个非常特殊的类型，比如它有极低的构造和析构开销，或者它的移动语义非常高效，我们可能会发现一些细微的优化点。例如，如果 `T` 是 `std::string`，那么 `std::move` 带来的性能提升是巨大的。

4. 避免某些STL的边界检查或安全特性： 有时候 STL 的实现会包含一些边界检查，或者为了保证异常安全性而做的额外工作，这些在某些高度优化的、已知不会出错的场景下是可以去掉的，从而获得微小的性能提升。

真正能显著超越 STL 的地方往往在于：

完全可预测的容量： 一次 `reserve` 或构造时指定，从此不再扩容。
简化的接口： 只提供最核心的功能，避免为其他不常用的特性（如 `insert`、`erase`、`emplace` 等）付出实现和优化的成本。
定制化的内存管理： 虽然你提到了不使用奇淫怪技，但如果对内存管理有更深的理解，比如使用专门为该场景优化的内存池，那可能会带来显著提升。但这种通常会牵扯到更复杂的底层实现。

局限性和对比 STL 的真实情况：

STL 的通用性： STL `vector` 必须支持任意类型 `T`，并且要保证内存安全、异常安全等。它需要考虑各种极端情况。
STL 的优化： 现代 C++ 编译器和标准库的实现，其 `vector` 通常已经非常接近硬件的性能极限。例如，`std::move` 的高效利用，针对不同大小数据的内联优化，以及针对内存分配器进行的精细调优。
编译器和平台差异： 性能对比结果会受到编译器版本、优化级别、CPU架构等多种因素影响。

结论：

在 不使用奇淫怪技 的前提下，要写出比 STL `vector` 普遍 更快的代码是极其困难的。然而，在 特定场景下，特别是当 容量完全可预测且需要避免频繁的动态扩容 时，通过 预先分配足够大的内存（`reserve` 或构造时指定），并且 正确处理元素的生命周期，我们可以构建一个性能与 STL `vector` 在这种场景下相近甚至略优的自定义容器。

这种“更快”往往不是在算法层面，而是在 规避固有开销 层面实现的。如果你的应用场景允许你对容量有充分的预知，那么你的自定义容器可以在避免扩容这一项上完全消除 STL `vector` 的潜在性能瓶颈。反之，STL `vector` 在动态使用时，其优化策略（如指数级扩容）已经是非常优秀的平衡。

所以，与其说是“写出比 STL 快的 vector”，不如说是 “在特定场景下，设计出能规避 STL vector 固有开销的容器”。这需要你深刻理解 `vector` 的工作原理，并根据你的具体需求进行裁剪和优化。

网友意见

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完全能超越stl确实是挺难的。

但差了10倍的话，也确实有点夸张了，找找看热点调用在哪，针对性的优化一下？

或者回头重新从头看看，是不是某些思路和大方向一开始就歪了？

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