这是C ++版本，其中每个节点的数据收集到一个结构中，并使用该结构的单个向量：
#include <vector>#include <cmath>#include <iostream>class FloodIsolation {public: FloodIsolation() : numberOfCells(20000), data(numberOfCells) { } ~FloodIsolation(){ } void isUpdateNeeded() { for (int i = 0; i < numberOfCells; ++i) { data[i].h = data[i].h + 1; data[i].floodedCells = !data[i].floodedCells; data[i].floodedCellsTimeInterval = !data[i].floodedCellsTimeInterval; data[i].qInflow = data[i].qInflow + 1; data[i].qStartTime = data[i].qStartTime + 1; data[i].qEndTime = data[i].qEndTime + 1; data[i].lowerFloorCells = data[i].lowerFloorCells + 1; data[i].cellLocationX = data[i].cellLocationX + 1; data[i].cellLocationY = data[i].cellLocationY + 1; data[i].cellLocationZ = data[i].cellLocationZ + 1; data[i].levelOfCell = data[i].levelOfCell + 1; data[i].valueOfCellIds = data[i].valueOfCellIds + 1; data[i].h0 = data[i].h0 + 1; data[i].vU = data[i].vU + 1; data[i].vV = data[i].vV + 1; data[i].vUh = data[i].vUh + 1; data[i].vVh = data[i].vVh + 1; data[i].vUh0 = data[i].vUh0 + 1; data[i].vVh0 = data[i].vVh0 + 1; data[i].ghh = data[i].ghh + 1; data[i].sfx = data[i].sfx + 1; data[i].sfy = data[i].sfy + 1; data[i].qIn = data[i].qIn + 1; for(int j = 0; j < nEdges; ++j) { data[i].flagInterface[j] = !data[i].flagInterface[j]; data[i].typeInterface[j] = data[i].typeInterface[j] + 1; data[i].neighborIds[j] = data[i].neighborIds[j] + 1; } } }private: const int numberOfCells; static const int nEdges = 6; struct data_t { bool floodedCells = 0; bool floodedCellsTimeInterval = 0; double valueOfCellIds = 0; double h = 0; double h0 = 0; double vU = 0; double vV = 0; double vUh = 0; double vVh = 0; double vUh0 = 0; double vVh0 = 0; double ghh = 0; double sfx = 0; double sfy = 0; double qInflow = 0; double qStartTime = 0; double qEndTime = 0; double qIn = 0; double nx = 0; double ny = 0; double floorLevels = 0; int lowerFloorCells = 0; bool floorCompleteleyFilled = 0; double cellLocationX = 0; double cellLocationY = 0; double cellLocationZ = 0; int levelOfCell = 0; bool flagInterface[nEdges] = {}; int typeInterface[nEdges] = {}; int neighborIds[nEdges] = {}; }; std::vector<data_t> data;};int main() { std::ios_base::sync_with_stdio(false); FloodIsolation isolation; clock_t start = clock(); for (int i = 0; i < 400; ++i) { if(i % 100 == 0) { std::cout << i << "n"; } isolation.isUpdateNeeded(); } clock_t stop = clock(); std::cout << "Time: " << difftime(stop, start) / 1000 << "n";}现场例子
现在的时间是Java版本速度的2倍。（846比1631）。
奇怪的是，JIT注意到缓存遍历整个地方访问数据的烧录，并将您的代码转换为逻辑上相似但效率更高的顺序。
我还关闭了stdio同步，这仅在将
printf/
scanf与C
std::cout和混合使用时才需要
std::cin。碰巧的是，您只打印了一些值，但是C 的默认打印行为过于偏执且效率低下。
如果
nEdges不是实际的常数值，则必须从中删除3个“数组”值
struct。那不应该造成巨大的性能损失。
struct通过减小大小对值进行排序，从而减少内存占用量（并在无关紧要的情况下对访问进行排序），可能还可以提高性能。但是我不确定。
一条经验法则是，单个高速缓存未命中的开销比指令高100倍。安排数据具有缓存一致性具有很多价值。
如果
struct无法将数据重新排列到中，则可以将迭代更改为依次遍历每个容器。
顺便说一句，请注意Java和C 版本在它们之间有一些细微的差异。我发现的一个问题是Java版本在“ for each edge”循环中有3个变量，而C
只有2个变量。我使我的代码与Java匹配。不知道还有没有
