【发布时间】：2018-09-04 00:18:56
【问题描述】：
在 BST 中查找元素（遍历）会比在数组中线性扫描要慢吗？
答案应该与缓存有关。有人可以解释这到底是什么意思以及为什么它是正确的吗？
您究竟是如何使用数组而不是使用 BST 缓存来“缓存这个”的？
谢谢
【问题讨论】：
标签： arrays caching tree operating-system
【发布时间】：2018-09-04 00:18:56
【问题描述】：
我的猜测是，使用 BST 不会给您带来任何优势，因为即使您正在缓存数据（这意味着存在某种局部性，例如，您可以稍后访问相同的元素），插入操作并且查找操作总是花费 O(h) 其中 h 是树的高度。在最坏的情况下，甚至 O(n)。
虽然使用数组进行缓存意味着当然，起初它可能是线性的，但是当您之后访问数组的相同元素时，如果存在空间和时间局部性，您可能会发现自己直接访问相同的块连续内存重复，因为你已经知道它的索引，这意味着你有一个恒定的时间访问。
【讨论】：
我假设缓存与 CPU 缓存有关，它带有一个预取器，可以预测您的下一次内存访问。因此，如果您在数组中按顺序搜索，您的预取器会识别内存访问模式并在 CPU 访问之前将内存加载到 CPU 缓存中。当 CPU 真正访问下一个内存元素时，它已经在缓存中，可以快速访问。 如果没有缓存和预取器，您的 CPU 将不得不等待内存控制器从 RAM 中获取数据，这与 CPU 缓存相比非常慢。
在 BST 中，您不进行顺序访问。在最坏的情况下，您的 BST 不会驻留在连续内存中，但每个节点都位于内存中的某个任意位置。您的预取器无法预测这一点。然后 CPU 必须等待从内存中取出每个元素。
虽然没有预取器，但与缓存行有关。在 x86_64 上，高速缓存行的长度为 64 字节。每个整数是 4 或 8 字节，因此您可以在每个高速缓存行扫描 16 或 8 个数组条目。对内存位置的第一次访问会获取整行，因此您只需为 8 次比较支付一次内存访问。 对于 BST，与上述相同的论点也适用。节点内存可能不在同一缓存行上，因此必须为每次比较进行内存访问。
总结一下：A）内存访问比比较花费的时间要多得多； B) 搜索数组或 BST 是否更快取决于项目的数量。
【讨论】：