尝试禁用检查迭代器并在发布模式下构建。您应该不会看到太大的性能差异。

Martin York的回答让我很困扰，因为他似乎试图掩盖初始化问题。但他将冗余的默认构造确定为性能问题的根源是正确的。

[编辑:Martin的回答不再建议更改默认构造函数。]

对于眼前的问题，你当然可以调用2参数版本的向量<Pixel> ctor:

std::vector<Pixel> pixels(dimension * dimension, Pixel(255, 0, 0));

如果你想用一个常数值初始化，这是一种常见的情况。但更普遍的问题是:如何有效地初始化比常数值更复杂的东西?

为此，您可以使用back_insert_iterator，这是一个迭代器适配器。这里有一个int类型的向量的例子，尽管一般的思想也适用于像素:

#include <iterator>
// Simple functor return a list of squares: 1, 4, 9, 16...
struct squares {
    squares() { i = 0; }
    int operator()() const { ++i; return i * i; }

private:
    int i;
};

...

std::vector<int> v;
v.reserve(someSize);     // To make insertions efficient
std::generate_n(std::back_inserter(v), someSize, squares());

或者，您可以使用copy()或transform()来代替generate_n()。

缺点是，构造初始值的逻辑需要移动到一个单独的类中，这比将其放在原位更不方便(尽管c++ 1x中的lambdas使这更好)。此外，我希望这仍然不会像基于malloc()的非stl版本那样快，但我希望它会接近，因为它只对每个元素进行一次构造。

顺便说一下，你在使用vector的类中看到的减速也发生在标准类型中，比如int。这是一个多线程代码:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <map>
#include <string>
#include <typeinfo>
#include <vector>
#include <pthread.h>
#include <sstream>
#include <fstream>
using namespace std;

//pthread_mutex_t map_mutex=PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;

long long num=500000000;
int procs=1;

struct iterate
{
    int id;
    int num;
    void * member;
    iterate(int a, int b, void *c) : id(a), num(b), member(c) {}
};

//fill out viterate and piterate
void * viterate(void * input)
{
    printf("am in viterate\n");
    iterate * info=static_cast<iterate *> (input);
    // reproduce member type
    vector<int> test= *static_cast<vector<int>*> (info->member);
    for (int i=info->id; i<test.size(); i+=info->num)
    {
        //printf("am in viterate loop\n");
        test[i];
    }
    pthread_exit(NULL);
}

void * piterate(void * input)
{
    printf("am in piterate\n");
    iterate * info=static_cast<iterate *> (input);;
    int * test=static_cast<int *> (info->member);
    for (int i=info->id; i<num; i+=info->num) {
        //printf("am in piterate loop\n");
        test[i];
    }
    pthread_exit(NULL);
}

int main()
{
    cout<<"producing vector of size "<<num<<endl;
    vector<int> vtest(num);
    cout<<"produced  a vector of size "<<vtest.size()<<endl;
    pthread_t thread[procs];

    iterate** it=new iterate*[procs];
    int ans;
    void *status;

    cout<<"begining to thread through the vector\n";
    for (int i=0; i<procs; i++) {
        it[i]=new iterate(i, procs, (void *) &vtest);
    //  ans=pthread_create(&thread[i],NULL,viterate, (void *) it[i]);
    }
    for (int i=0; i<procs; i++) {
        pthread_join(thread[i], &status);
    }
    cout<<"end of threading through the vector";
    //reuse the iterate structures

    cout<<"producing a pointer with size "<<num<<endl;
    int * pint=new int[num];
    cout<<"produced a pointer with size "<<num<<endl;

    cout<<"begining to thread through the pointer\n";
    for (int i=0; i<procs; i++) {
        it[i]->member=&pint;
        ans=pthread_create(&thread[i], NULL, piterate, (void*) it[i]);
    }
    for (int i=0; i<procs; i++) {
        pthread_join(thread[i], &status);
    }
    cout<<"end of threading through the pointer\n";

    //delete structure array for iterate
    for (int i=0; i<procs; i++) {
        delete it[i];
    }
    delete [] it;

    //delete pointer
    delete [] pint;

    cout<<"end of the program"<<endl;
    return 0;
}

代码中的行为表明vector的实例化是代码中最长的部分。一旦你通过瓶颈。其余的代码运行得非常快。无论在多少个线程上运行，这都是正确的。

顺便说一下，忽略那些疯狂的包含数。我一直在使用这段代码来测试一个项目的东西，所以包含的数量不断增长。

使用以下方法:

g++ -O3 Time.cpp -I <MyBoost> . cfg . / a.o ut UseArray完成用时2.196秒 UseVector在4.412秒内完成 UseVectorPushBack在8.017秒内完成 全程用时14.626秒

数组的速度是向量的两倍。

但在更详细地查看代码后，这是预期的;当你遍历向量两次，只遍历数组一次时。注意:当你调整vector的size()时，你不仅是在分配内存，而且还在遍历vector并调用每个成员的构造函数。

稍微重新排列代码，使vector只初始化每个对象一次:

 std::vector<Pixel>  pixels(dimensions * dimensions, Pixel(255,0,0));

现在再做一次同样的计时:

g++ -O3 Time.cpp -I <MyBoost> . cfg . / a.o ut UseVector在2.216秒内完成

vector现在的性能只比数组差一点点。在我看来，这种差异是微不足道的，可能是由一大堆与测试无关的事情造成的。

我也会考虑到，你没有正确初始化/销毁像素对象在UseArrray()方法的构造函数/析构函数都没有被调用(这可能不是这个简单的类的问题，但任何稍微复杂(即指针或指针成员)将导致问题。

向量类还调用Pixel构造函数。

每一种都会导致你在计时时运行近一百万次。

编辑:然后是外层…1000个循环，所以要做十亿次ctor调用!

编辑2:看到UseArray案例的分解会很有趣。优化器可以优化整个事情，因为它除了消耗CPU外没有其他效果。

根据我的经验，有时候，只是有时候，vector<int>可能比int[]慢很多倍。需要记住的一点是，向量的向量与int[][]非常不同。因为元素在内存中可能不是连续的。这意味着你可以在主向量中调整不同向量的大小，但CPU可能无法像int[][]那样缓存元素。