Vector 向量<；向量>；作为一种快速遍历的二维数据结构

我目前正在考虑实现一个2D数据结构，以允许我以正确的Z顺序存储和绘制对象（GDI+，实体以调用顺序绘制）。这些要求大致如下：

• 能够将新对象添加到任何深度索引的顶部
• 删除任意对象的能力
• （能够将对象移动到新深度索引的顶部，通过以上两点完成）
• 快速顺序和反向顺序遍历

由于主要要求是遍历整个数据的速度，所以首先想到的是类似数组的结构，例如vector。它还可以轻松地推送新对象（删除不太好的对象…）。这非常适合我们的需求，因为碰巧大部分可绘制实体没有改变，而那些确实位于订单的顶端

然而，这让我想到了更多动态需求的含义：

• 向量将根据需要调整自身大小->因为“深度”向量需要在内存中连续维护（顶级向量强制执行），这可能会导致一些非常昂贵的向量大小调整。最坏情况下，所有向量都需要移动到新的内存位置，而平均情况下，链上的所有向量都需要移动
• 向量通常会在末尾保留一个缓冲区，用于添加新对象->遍历仍然可以在“深度”向量之间跳跃时轻松强制缓存未命中，从而降低顶级向量的连续内存的利用率

有人能证实这些观察结果确实是正确的吗？这使得向量成为存储更大动态数据集的最昂贵的结构

根据我上面的想法，我最终推断，当遍历整个数据集时，特别是在顶级向量中的不同向量之间跳跃时，您还可以使用具有较低遍历复杂度或类似随机访问复杂度（linked_list；map）的任何其他数据结构。遍历实际上是相同的，因为我们也可以假设缓存未命中无论如何都会发生，并且我们不在内存中连续保留深度向量，从而省去了很多麻烦

这真的是一个好的解决方案吗？如果我没有弄错的话，在一维问题空间中，这将归结为更重要的遍历或添加/删除、向量或链表。在二维空间中，我不太确定它是否是黑白的

我想知道什么样的应用程序需要在不影响数据添加/删除的情况下跨2D空间进行良好的遍历，以及在那里使用了什么样的数据结构

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另外，我刚刚注意到我完全忽略了空间复杂性，所以不妨继续忽略它（除非您想添加更多细节：D）

我想链表更合适，因为您将始终遍历整个列表（向量适合随机访问）。链表的插入和删除非常便宜，遍历与向量遍历没有什么不同。也许你应该考虑一个双链表，因为你想用两种方法来遍历它。

你的第一个假设有点不正确。 与其把向量看作内存本身的blob，不如把它看作指向自动管理的内存blob的指针，以及跟踪它的一些元数据。向量本身是固定大小的，它跟踪的内存不是。（请参见此示例，注意向量对象的大小是恒定的：）

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向量向量可以看作是指针数组。调整指针指向的大小并不意味着需要调整包含指针的数组的大小。项连续的承诺仍然成立：父数组的所有指针彼此相邻，每个指针指向一个连续的内存块。但是，不能保证

arr[0][N-1]

的结尾与

arr[1][0]

的开头相邻。（为此，您的第二点是正确的。）

Aaaaah，因此向量实际上只是内存块的句柄，保证是连续的。实际上，这意味着唯一真正连续的内存多维结构将是一个数组，这使得对保持向量的随机访问（如果我们想要动态添加/删除向量，则可能是插入）成为唯一有意义的度量。