C 阵列性能与LinkedList非常相似-提供了什么？

所以这个标题有点误导。。。我将保持简单：我将比较这两种数据结构：

一个数组，它从大小1开始，对于随后的每次添加，都有一个realloc（）调用来扩展内存，然后将新的（malloced）元素附加到n-1位置

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一个链表，用来记录头部、尾部和大小。此外，还涉及新元素的mallocing和更新尾部指针和大小

不要担心这些数据结构的任何其他细节。这是我在测试中唯一关心的功能

理论上，LL的表现应该更好。然而，他们在涉及10，100，1000的时间测试中几乎相同。。。多达5000000个元素

我的直觉是这堆东西很大。我认为Redhat上的数据段默认为10MB？我可能错了。无论如何，realloc（）首先检查已分配的连续内存位置（0-[n-1]）的末尾是否有可用空间。如果第n个位置可用，则不会重新定位图元。相反，realloc（）只保留旧空间+紧跟其后的空间。我很难找到这方面的证据，也很难证明这个数组在实践中的性能应该比LL差

在阅读了下面的帖子后，下面是一些进一步的分析：

[更新#1] 我已经修改了代码，为LL和数组提供了一个单独的列表，每50次迭代mallocs内存。对于阵列中的100万个新成员，几乎一致地有18个移动。没有为LL搬家的概念。我做了一个时间比较，它们仍然几乎相同。以下是1000万新增项目的一些产出：

(Array)
time ./a.out a 10,000,000
real    0m31.266s
user    0m4.482s
sys     0m1.493s
(LL)
time ./a.out l 10,000,000
real    0m31.057s
user    0m4.696s
sys     0m1.297s

我预计这18个动作的时机会大不相同。数组添加需要再进行1次赋值和1次比较，以获取并检查realloc的返回值，以确保发生移动

[更新#2] 我在上面发布的测试中运行了ltrace，我认为这是一个有趣的结果。。。看起来realloc（或某些内存管理器）正在基于当前大小抢占式地将阵列移动到更大的连续位置。 对于500次迭代，在迭代时触发内存移动： 1, 2, 4, 7, 11, 18, 28, 43, 66, 101, 154, 235, 358 这非常接近于求和序列。我觉得这很有趣——我想我会把它贴出来。（更新） 正如其他人所指出的，如果realloc之间没有其他分配，则不需要复制。正如其他人所指出的，对于比页面小的非常小的块，内存复制的风险会降低（当然也会降低其影响）

此外，如果您在测试中所做的只是分配新的内存空间，那么我并不感到惊讶，因为分配内存的系统调用可能占用了大部分时间

相反，根据实际使用数据结构的方式选择数据结构。例如，帧缓冲区可能最好由连续数组表示

如果必须在结构中快速重新组织或排序数据，则链表可能更好

那么，这些操作的效率将取决于您想要做什么

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（感谢下面的评论，一开始我对这些东西是如何工作的感到困惑。）

你的理论基础是什么，链表应该在最后的插入中表现得更好？我不希望它会这样，因为正是你所说的原因

realloc

仅在必须保持连续性时才进行复制；在其他情况下，它可能必须组合空闲块和/或增加块大小

但是，每个链表节点都需要新的分配和（假设为双链表）两次写入。如果您想了解

realloc

的工作原理，只需比较

realloc

前后的指针即可。你应该发现它通常不会改变

我怀疑，由于您正在为每个元素调用

realloc

（在生产中显然不明智），因此

realloc

/

malloc

调用本身是这两个测试的最大瓶颈，即使

realloc

通常不提供新指针

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此外，您还混淆了堆和数据段。堆是malloced内存所在的位置。数据段用于全局变量和静态变量。

那么您正在测试数组相对于链表的扩展速度

在这两种情况下，您都在调用内存分配函数。通常，内存分配函数从操作系统中获取一块内存（可能是一页），然后根据应用程序的需要将其分成更小的部分

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另一个假设是，realloc（）有时会抛出虚拟内存并在其他地方分配一大块内存，因为它无法在当前分配的页面中获得连续的内存块。如果在列表展开之间没有对内存分配函数进行任何其他调用，则不会发生这种情况。也许操作系统对虚拟内存的使用意味着无论物理页来自何处，程序堆都在不断扩展。在这种情况下，性能将与一系列malloc（）调用相同

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当您混合使用malloc（）和realloc（）调用时，性能会发生变化。

您是对的，realloc只会增加分配块的大小，除非阻止它这样做。在真实场景中，在列表的后续添加之间，很可能会在堆上分配其他对象？在这种情况下，realloc必须分配一个全新的内存块，并复制列表中已有的元素

尝试在堆上使用malloc为大约每十次插入分配另一个对象，看看它们是否仍然存在