所以我知道这个问题,而其他关于SO的问题涉及到问题,但大多数处理数据结构的复杂性(只是复制到这里,理论上将其与O连接起来(
我理解复杂性似乎表明列表会更好,但我更关注现实世界的表现.
注意:这个问题的灵感来自于Bjarne Stroustrup在2012年Going Native上的演示45和46,其中他讨论了处理器缓存和引用的位置如何真正有助于向量,但根本没有(或足够)列表.
问题:有没有一种很好的方法来测试这个使用CPU时间而不是墙上时间,并获得一种"随机"插入和删除可以事先完成的元素的体面方式,因此它不会影响时间？
作为奖励,能够将其应用于两个任意数据结构(例如矢量和哈希映射或类似的东西)以在某些硬件上找到"真实世界性能"将是很好的.