Python 中的内存访问模式对性能的影响：行主序与列主序的权衡 大家好，今天我们来深入探讨 Python 中内存访问模式对性能的影响，重点分析行主序（row-major order）和列主序（column-major order）在数据存储和访问中的权衡。虽然 Python 自身并没有直接使用行主序或列主序的概念，但在处理多维数组，尤其是使用 NumPy 这样的库时，理解这些概念对于优化代码性能至关重要。 1. 内存访问的基础：连续性与局部性 在深入行主序和列主序之前，我们需要理解两个关键概念：内存访问的连续性和局部性原理。 内存访问的连续性： 指的是程序在访问内存中的数据时，如果访问的地址是连续的，那么访问速度会更快。这是因为 CPU 的缓存（cache）可以一次性加载一块连续的内存数据，后续的访问可以直接从缓存中获取，而无需再次访问速度较慢的内存。 局部性原理： 局部性原理包含两个方面： 时间局部性： 如果一个数据被访问过，那么在不久的将来它很可能再次被访问。 空间局部性： 如果一个内存地址被访问过，那么它附近的内存地址也很可能被访问。 高效的程序设计应该尽可能地利用局部性原理， …