在C中使用x / y坐标索引2D数组的惯例是什么？

Question

我一直在编写小程序，我必须在板上使用坐标系统（x / y在2d数组中）并且考虑是否应该使用像array[x][y]这样的索引，这对我来说更自然或者array[y][x]这将更好地匹配数组在内存中的表示方式。 我相信如果我一致并且这只是命名问题，这两种方法都会起作用，但是在编写更大的程序时会有什么约定呢？

Answer 1

在我的领域（图像处理）中， [y][x]惯例更常见。 无论你做什么，都要保持一致并记录好。

Answer 2

您还应该考虑要对这些数组做什么，以及这是否对时间至关重要。

如评论中所述：元素a[r][c+1]紧邻a[r][c] 。 在迭代较大的数组时，这一事实可能会对性能产生相当大的影响。 正确的遍历顺序将导致高速缓存行被充分利用：当访问一个数组索引时，它被认为是“可能”，之后，将访问下一个索引，并将整个内存块加载到缓存。 如果您之后访问完全不同的内存位置（即下一行中的一个），则会浪费此缓存带宽。

如果可能，您应该尝试使用适合实际内存布局的遍历顺序。

_{（当然，这很大程度上是关于“约定”和“习惯”：当编写像a[row][col]这样的数组访问时，这通常被解释为数组访问a[y][x] ，这是由于x轴是水平的，y轴是垂直的......）}

这是一个小例子，演示了“错误”遍历顺序的潜在性能影响：

#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <time.h>

float computeSumRowMajor(float **array, int rows, int cols)
{
    float sum = 0;
    for (int r=0; r<rows; r++)
    {
        for (int c=0; c<cols; c++)
        {
            sum += array[r][c];
        }
    }
    return sum;
}

float computeSumColMajor(float **array, int rows, int cols)
{
    float sum = 0;
    for (int c=0; c<cols; c++)
    {
        for (int r=0; r<rows; r++)
        {
            sum += array[r][c];
        }
    }
    return sum;
}


int main()
{
    int rows = 5000;
    int cols = 5000;
    float **array = (float**)malloc(rows*sizeof(float*));
    for (int r=0; r<rows; r++)
    {
        array[r] = (float*)malloc(cols*sizeof(float));
        for (int c=0; c<cols; c++)
        {
            array[r][c] = 0.01f;
        }
    }

    clock_t start, end;

    start = clock();
    float sumRowMajor = 0;
    for (int i=0; i<10; i++)
    {
        sumRowMajor += computeSumRowMajor(array, rows, cols);
    }
    end = clock();
    double timeRowMajor = ((double) (end - start)) / CLOCKS_PER_SEC;    

    start = clock();
    float sumColMajor = 0;
    for (int i=0; i<10; i++)
    {
        sumColMajor += computeSumColMajor(array, rows, cols);
    }
    end = clock();
    double timeColMajor = ((double) (end - start)) / CLOCKS_PER_SEC;    

    printf("Row major %f, result %f\n", timeRowMajor, sumRowMajor);
    printf("Col major %f, result %f\n", timeColMajor, sumColMajor);
    return 0;
}

_{（如果我在这里违反了一些最佳做法，我很抱歉，我通常是一个Java人......）}

对我来说，行主要访问速度比列主要访问速度快几个数量级。 当然，确切的数字将在很大程度上取决于目标系统，但所有目标的一般问题应该是相同的。