C/C++：（1）vector、list 插入性能比较、（2）vector 扩容

一、vector、list 插入性能比较

1、linux 下比较

（1）vector

#include 
#include 
using namespace std;

int main()
{
	vector nums;
	int n = 10000000;
	
	clock_t t1 = clock();
	for(int i=0; i#include 
#include 
using namespace std;

int main()
{
	list nums;
	int n = 10000000;
	
	clock_t t1 = clock();
	for(int i=0; i$ time ./vector
vector time = 1092882

real	0m1.116s
user	0m0.984s
sys	0m0.129s


$ time ./list
list time = 5399531

real	0m7.537s
user	0m7.257s
sys	0m0.269s

       linux 下，插入 10000000 个数，vector 比 list 快了约 5 倍。

2、windows 下比较

（1）vector

#include 
#include 
#include 
using namespace std;

int main()
{
	vector nums;
	int n = 10000000;

	auto  t1 = chrono::steady_clock::now();
	for (int i = 0; i < n; i++)
	{
		nums.push_back(i);
	}
	auto  t2 = chrono::steady_clock::now();
	chrono::duration elapsed = t2 - t1;
	cout << "vector time = " << elapsed.count() << endl;

	return 0;
}

（2）list

#include 
#include 
#include 
using namespace std;

int main()
{
	list nums;
	int n = 10000000;

	auto  t1 = chrono::steady_clock::now();
	for (int i = 0; i < n; i++)
	{
		nums.push_back(i);
	}
	auto  t2 = chrono::steady_clock::now();
	chrono::duration elapsed = t2 - t1;
	cout << "list time = " << elapsed.count() << endl;

	return 0;
}

（3）运行结果

//	int n = 10000000;

vector time = 2.04924e+07

list time = 1.74289e+07

//	int n = 1000000;

vector time = 1.78127e+06

list time = 2.3419e+06

     windows 下，vector 和 list 性能差不多。

 

3、vector、list 插入性能总结

（1）平台影响

       linux 下，插入 10000000 个数，vector 比 list 快了约 5 倍。

       windows 下，vector 和 list 性能差不多。

 

二、vector 扩容

       VS 下和 linux 下使用vector时，它们的扩容是不一样的！在vs下为1.5倍扩容，在linux下为2倍扩容。

1、VS 下，1.5 倍扩容

#include 
#include 
using namespace std;

int main()
{
	vector nums;
	int n = 20;

	for (int i = 0; i < n; i++)
	{
		nums.push_back(i);
		
		cout << i + 1 << ' ' << nums.capacity() << endl;
	}
	cout << "vector end" << endl;

	return 0;
}

1 1              // 0 ---> 0    ---> 1
2 2              // 1 ---> 1.5  ---> 2
3 3              // 2 ---> 3    ---> 3
4 4              // 3 ---> 4.5  ---> 4
5 6              // 4 ---> 6    ---> 6
6 6
7 9              // 6 ---> 9    ---> 9
8 9
9 9
10 13            // 9 ---> 13.5 ---> 13
11 13
12 13
13 13
14 19            // 13 ---> 19.5 ---> 19
15 19
16 19
17 19
18 19
19 19
20 28            // 19 ---> 28.5 ---> 28

       每次按当前容量的 1.5 倍扩容，取能放下当前所有元素的最小整数值。