先看这么一段代码：
/**
* @author Dongguabai
* @Description
* @Date 创建于 2020-06-02 23:27
*/
public class ArrayTest {
private static StopWatch sw = new StopWatch("Test");
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Thread.sleep(1000);
int[][] a = new int[10000][10000];
sw.start();
loop1(a);
sw.stop();
System.out.println(sw.prettyPrint());
}
private static void loop1(int[][] a) {
for (int i = 0; i < a.length; i++) {
for (int j = 0; j < a[i].length; j++) {
a[i][j] = j;
}
}
}
private static void loop2(int[][] a) {
for (int i = 0; i < a.length; i++) {
for (int j = 0; j < a[i].length; j++) {
a[j][i] = j;
}
}
}
}
执行 loop1() 函数，结果为：
StopWatch 'Test': running time = 49523606 ns
---------------------------------------------
ns % Task name
---------------------------------------------
049523606 100%
再执行 loop2() 函数，结果为：
StopWatch 'Test': running time = 1539952133 ns
---------------------------------------------
ns % Task name
---------------------------------------------
1539952133 100%
可以发现，明显 loop2() 函数的执行时间是 loop1() 函数的执行时间的 30 倍。
首先两个函数的循环次数是相同的，虽然最终生成的二维数组的元素内容是不一样的，但都是赋值操作，这个是不影响的。
那么为什么执行效率差距这么大呢。首先要明确一点，多维数组的初始化是建立在一维数组的初始化的基础上的，无论是一维数组还是多维数组都是线性连续存储的。通过下面这段代码可以证明：
#include <stdio.h>
int a[10][10];
int main(void)
{
int i,j;
for (i = 0; i < 10; i++) {
for (j = 0; j < 10; j++) {
* (&a[i][j]) = j;
printf("[%d]-----[%p]\r\n",a[i][j],&a[i][j]);
}
}
}
执行结果：
➜ temp make array
make: `array' is up to date.
➜ temp ./array
[0]-----[0x106cbb010]
[1]-----[0x106cbb014]
[2]-----[0x106cbb018]
[3]-----[0x106cbb01c]
[4]-----[0x106cbb020]
[5]-----[0x106cbb024]
[6]-----[0x106cbb028]
[7]-----[0x106cbb02c]
[8]-----[0x106cbb030]
[9]-----[0x106cbb034]
[0]-----[0x106cbb038]
[1]-----[0x106cbb03c]
[2]-----[0x106cbb040]
[3]-----[0x106cbb044]
[4]-----[0x106cbb048]
[5]-----[0x106cbb04c]
[6]-----[0x106cbb050]
[7]-----[0x106cbb054]
[8]-----[0x106cbb058]
[9]-----[0x106cbb05c]
[0]-----[0x106cbb060]
[1]-----[0x106cbb064]
[2]-----[0x106cbb068]
[3]-----[0x106cbb06c]
[4]-----[0x106cbb070]
[5]-----[0x106cbb074]
[6]-----[0x106cbb078]
[7]-----[0x106cbb07c]
[8]-----[0x106cbb080]
[9]-----[0x106cbb084]
[0]-----[0x106cbb088]
...
可以看到这里 int 是 32 位的，地址值是连续的，每次加 4。
也就是说上面的二维数组我们可以简单看成是这样分布的：
0,1,2,3,4,5,6,7,8,9...0,1,2,3,4,5,6,7,8,9...0,1,2,3,4......
两个函数的遍历方式如下（这里借用了网上的一张方格图片，具体链接见文末）：
接下来再看一个概念：局部性原理。引用《计算机操作系统 第三版》中的内容：
早在 1968 年，Denning.P 就曾指出：程序在执行时将呈现出局部性规律，即在一较短 的时间内，程序的执行仅局限于某个部分；相应地，它所访问的存储空间也局限于某个区域。
局限性还表现在下述两个方面：
(1) 时间局限性。如果程序中的某条指令一旦执行，则不久以后该指令可能再次执行； 如果某数据被访问过，则不久以后该数据可能再次被访问。产生时间局限性的典型原因是 由于在程序中存在着大量的循环操作。
(2) 空间局限性。一旦程序访问了某个存储单元，在不久之后，其附近的存储单元也将 被访问，即程序在一段时间内所访问的地址，可能集中在一定的范围之内，其典型情况便 是程序的顺序执行。
还有一个就是 CPU 是有三级缓存的：
一级缓存速度是最快的。那么根据局部性原理，即程序在执行时将呈现出局部性规律，在一较短的时间内， 程序的执行仅局限于某个部分。第一种遍历方式是与数组的内存地址连续分配“方向”是一致的，符合局部性原理，所以第一种方式明显缓存命中率是比第二种高的，而如果缓存未命中，则 CPU 需要到内存中读取数据。这也就解释了为什么 loop1() 函数执行效率比 loop2() 效率高。
References
-
《计算机操作系统 第三版》
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