一個常見的編程問題： 遍歷同樣大小的數組和鏈表， 哪個比較快？ 如果按照大學教科書上的算法分析方法，你會得出結論，這2者一樣快， 因爲時間複雜度都是 O(n)。 但是在實踐中， 這2者卻有極大的差異。 通過下面的分析你會發現， 其實數組比鏈表要快很多。
首先介紹一個概念：memory hierarchy （存儲層次結構），電腦中存在多種不同的存儲器，如下表
- CPU 寄存器 – immediate access (0-1個CPU時鐘週期)
- CPU L1 緩存 – fast access (3個CPU時鐘週期)
- CPU L2 緩存 – slightly slower access (10個CPU時鐘週期)
- 內存 (RAM) – slow access (100個CPU時鐘週期)
- 硬盤 (file system) – very slow (10,000,000個CPU時鐘週期)
（數據來自 http://www.answers.com/topic/locality-of-reference）
各級別的存儲器速度差異非常大，CPU寄存器速度是內存速度的100倍！ 這就是爲什麼CPU產商發明了CPU緩存。 而這個CPU緩存，就是數組和鏈表的區別的關鍵所在。
CPU緩存會把一片連續的內存空間讀入， 因爲數組結構是連續的內存地址，所以數組全部或者部分元素被連續存在CPU緩存裏面， 平均讀取每個元素的時間只要3個CPU時鐘週期。 而鏈表的節點是分散在堆空間裏面的，這時候CPU緩存幫不上忙，只能是去讀取內存，平均讀取時間需要100個CPU時鐘週期。 這樣算下來，數組訪問的速度比鏈表快33倍！ （這裏只是介紹概念，具體的數字因CPU而異）
因此，程序中儘量使用連續的數據結構，這樣可以充分發揮CPU緩存的威力。 這種對緩存友好的算法稱爲 Cache-oblivious algorithm， 有興趣可以參考相關資料。再舉一個簡單例子：
對比
for i in 0..n
for j in 0..m
for k in 0..p
C[i][j] = C[i][j] + A[i][k] * B[k][j];
和
for i in 0..n
for k in 0..p
for j in 0..m
C[i][j] = C[i][j] + A[i][k] * B[k][j];
雖然兩者執行結果一樣，算法複雜度也一樣，但是你會發現第二種寫法要快很多。
總結一下， 各種存儲器的速度差異很大，在編程中絕對有必要考慮這個因素。 比如，內存速度比硬盤快1萬倍，所以程序中應該儘量避免頻繁的硬盤讀寫；CPU緩存比內存快幾十倍，在程序中儘量多加利用。
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