哪个更快：数组列表还是遍历所有数据组合？
Which is faster: Array list or looping through all data combinations?
我正在 Java 中编写一些程序，有关上下文，请参阅此问题：
我有两个选择：
byte[MAX][4] mypatterns;
或
ArrayList 我的模式
我可以使用 Java ArrayList 并在创建它们时附加一个新数组，或者通过计算所有可能的数据组合来使用静态数组，然后循环查看哪些索引是 'on or off' .
本质上，我想知道我是否应该分配一个可能包含未初始化值的大块，或者使用动态数组。
我的 fps 为 运行，因此每帧循环 200 个元素可能会非常慢，尤其是因为我将有多个此循环实例。
根据理论和我所听到的，动态数组非常低效
我的问题是：遍历一个包含 200 个元素的数组是否比将一个对象附加到动态数组更快？
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更多信息：
- 我会知道数组的最大长度，如果它是静态的。
- 数组中的项目会经常变化，但它们的大小是恒定的，因此我可以轻松地改变它们。
- 静态分配就像内存池一样
- 其他实例初始化的数据可能多于或少于其他实例
当您在 ArrayList 上设置 initialCapacity 时，将看不到任何性能差异。你说你的集合的大小永远不会改变，但是如果这个逻辑改变了怎么办？
使用 ArrayList 您可以访问许多方法，例如 contains.
正如其他人已经说过的，使用 ArrayList 除非性能基准表明它是瓶颈。
迭代字节的最快方法是作为单个数组。一种更快的处理方法是 int 或 long 类型，因为一次处理 4-8 个字节比一次处理一个字节更快，但这取决于您在做什么。注意：byte[4] 在 64 位 JVM 上实际上是 24 个字节，这意味着您没有有效地使用 CPU 缓存。如果您不知道您需要的确切大小，您最好创建一个比您需要的更大的缓冲区，即使您没有使用所有缓冲区。即在 byte[][] 的情况下，你使用的内存是你真正需要的内存的 6 倍。
You right really, I should use a profiler first, but I'm also just curious about the question 'in theory'.
"theory"太复杂了。有太多的选择（不同的实现方式）需要分析。最重要的是，每个替代方案的实际性能将取决于硬件、JIT 编译器、数据结构的维度，以及您的（实际）应用程序中对（实际）输入的访问和更新模式。
很有可能这真的不重要。
简而言之，没有人能给你一个理论上有根据的答案。我们能给出的最好的建议是基于对性能的直觉和/或基于软件工程常识的建议：
越简单的代码越容易编写和维护，
编译器比人类更一致1优化器，
花在优化不需要优化的代码上的时间是浪费时间。
1 - 当然是在大型代码库上。如果有足够的时间和耐心，人类可以在某些问题上做得更好，但这在大型代码库上是不可持续的，并且它没有考虑以下事实：1) 编译器总是在改进，2) 优化代码可以依赖于人类无法考虑的事情，并且 3) 编译器不会感到疲倦和出错。
我正在 Java 中编写一些程序，有关上下文，请参阅此问题：
我有两个选择：
byte[MAX][4] mypatterns;
或 ArrayList 我的模式
我可以使用 Java ArrayList 并在创建它们时附加一个新数组，或者通过计算所有可能的数据组合来使用静态数组，然后循环查看哪些索引是 'on or off' .
本质上，我想知道我是否应该分配一个可能包含未初始化值的大块，或者使用动态数组。
我的 fps 为 运行，因此每帧循环 200 个元素可能会非常慢，尤其是因为我将有多个此循环实例。
根据理论和我所听到的，动态数组非常低效
我的问题是：遍历一个包含 200 个元素的数组是否比将一个对象附加到动态数组更快？
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更多信息：
- 我会知道数组的最大长度，如果它是静态的。
- 数组中的项目会经常变化，但它们的大小是恒定的，因此我可以轻松地改变它们。
- 静态分配就像内存池一样
- 其他实例初始化的数据可能多于或少于其他实例
当您在 ArrayList 上设置 initialCapacity 时，将看不到任何性能差异。你说你的集合的大小永远不会改变，但是如果这个逻辑改变了怎么办？
使用 ArrayList 您可以访问许多方法，例如 contains.
正如其他人已经说过的，使用 ArrayList 除非性能基准表明它是瓶颈。
迭代字节的最快方法是作为单个数组。一种更快的处理方法是 int 或 long 类型，因为一次处理 4-8 个字节比一次处理一个字节更快，但这取决于您在做什么。注意：byte[4] 在 64 位 JVM 上实际上是 24 个字节，这意味着您没有有效地使用 CPU 缓存。如果您不知道您需要的确切大小，您最好创建一个比您需要的更大的缓冲区，即使您没有使用所有缓冲区。即在 byte[][] 的情况下，你使用的内存是你真正需要的内存的 6 倍。
You right really, I should use a profiler first, but I'm also just curious about the question 'in theory'.
"theory"太复杂了。有太多的选择（不同的实现方式）需要分析。最重要的是，每个替代方案的实际性能将取决于硬件、JIT 编译器、数据结构的维度，以及您的（实际）应用程序中对（实际）输入的访问和更新模式。
很有可能这真的不重要。
简而言之，没有人能给你一个理论上有根据的答案。我们能给出的最好的建议是基于对性能的直觉和/或基于软件工程常识的建议：
越简单的代码越容易编写和维护，
编译器比人类更一致1优化器，
花在优化不需要优化的代码上的时间是浪费时间。
1 - 当然是在大型代码库上。如果有足够的时间和耐心，人类可以在某些问题上做得更好，但这在大型代码库上是不可持续的，并且它没有考虑以下事实：1) 编译器总是在改进，2) 优化代码可以依赖于人类无法考虑的事情，并且 3) 编译器不会感到疲倦和出错。