正确遍历二维数组应内层循环列索引，利用行优先存储特性保持内存连续访问，提升缓存命中率，避免指针跳转和跨步访问导致性能下降。
在C++中，数组的访问模式对程序性能有显著影响，尤其是当数据量较大时，缓存命中率直接决定运行效率。CPU缓存是分层的（L1、L2、L3），访问速度远快于主内存，但容量有限。因此，让程序尽可能利用缓存，是提升数组操作性能的关键。
理解缓存行与内存布局
CPU从内存读取数据时，不是按单个元素，而是以缓存行（cache line）为单位，通常为64字节。例如，一个int占4字节，一次会加载16个连续int到缓存。如果程序按顺序访问数组元素，后续访问很可能命中缓存，速度极快。
但若访问模式跳跃，比如跨步很大或逆序，缓存命中率下降，性能急剧恶化。C++中多维数组按行优先（row-major）存储，即先行后列。例如二维数组arr[i][j]，j变化时地址连续，i变化时跳跃整个行长度。
使用行优先遍历提升缓存命中率
遍历二维数组时，应让最内层循环变化列索引，保持内存访问连续。
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- ✅ 正确方式：先遍历行，再遍历列
- ❌ 错误方式：先遍历列，再遍历行
示例代码：
// 缓存友好：连续访问内存
for (int i = 0; i < rows; ++i) {
for (int j = 0; j < cols; ++j) {
sum += arr[i][j];
}
}
// 缓存不友好：跨步访问，每访问一个元素跳过一整行
for (int j = 0; j < cols; ++j) {
for (int i = 0; i < rows; ++i) {
sum += arr[i][j];
}
}
后者可能导致每次访问都触发缓存未命中，尤其当行长度较大时，性能可能差数倍。
避免指针跳转与间接访问
使用指针数组（如int**）或vector
推荐使用一维数组模拟二维结构，手动计算索引：
// 用一维数组存储二维数据 int* arr = new int[rows * cols];// 访问 arr[i][j] 等价于： arr[i * cols + j]
// 遍历时仍保持i在外层，j在内层 for (int i = 0; i < rows; ++i) { for (int j = 0; j < cols; ++j) { sum += arr[i * cols + j]; } }
这样保证所有数据连续存储，最大化缓存利用率。
数据对齐与循环展开（进阶优化）
现代CPU支持SIMD指令，要求数据按特定边界对齐（如16或32字节）。可使用alignas确保数组对齐，提升向量化效率。
循环展开可减少分支开销，配合编译器自动向量化更有效：
// 手动展开内层循环（编译器常能自动完成）
for (int j = 0; j < cols; j += 4) {
sum += arr[i * cols + j];
sum += arr[i * cols + j + 1];
sum += arr[i * cols + j + 2];
sum += arr[i * cols + j + 3];
}
但应优先依赖编译器优化（如-O2/-O3），避免过度手动干预。
基本上就这些。关键在于理解内存布局，让访问模式匹配实际存储顺序，减少缓存抖动。不复杂但容易忽略。
