当我需要一个标志数组时，它通常会让我使用整个字节（或单词）来存储每个标志，如果我创建一个bool或其他数字的数组，结果就是这样。可以设置为0或1的类型。但现在我想知道使用更节省空间的结构是否值得（尽管希望非常轻微）移位和位测试的额外开销。
在我的公司，我们使用Rogue Wave工具（虽然希望时间不长），而且到目前为止，我已经将RWBitVec用于此目的。
答案 0 :(得分：5)
主要是关于节省记忆。如果您的bool数组足够大，存储空间的8倍改进是有意义的，那么无论如何都要使用bitarray。
请注意，与shift /相比，内存访问相当昂贵，因此bitarray方法比chars数组略快。基本上它归结为内存与程序员时间。请记住，过早优化是浪费时间。我会使用最容易开发的方法，然后只有在它显示出它是主要的性能瓶颈之后才进行重构。
答案 1 :(得分：3)
不要使用vector＆lt; bool＆gt;，它实际上不是Container：
http://www.informit.com/guides/content.aspx?g=cplusplus&seqNum=98
在适当的地方使用std :: bitset（用于固定大小的位集）和boost :: dynamic_bitset（用于可调整大小的位集）。它们也不是容器，但它们看起来不应该如此，因此不太可能引起混淆。
权衡是否值得，显然取决于程序中阵列的大小。我认为你是正确的，因为位访问的开销通常可以忽略不计，但是如果内存开销也可以忽略不计，那么你也没什么可去的。
比特集的优势在于它们完全按照他们在锡上所说的那样做 - 没有一个“声明一组字符/整数，但唯一的合法值是0和1”无意义。您的代码将与您使用数组的内容相同。
答案 2 :(得分：2)
我编写了一些代码，将位图图像行解压缩为每个像素的单独字节，然后在处理后再将其打包。对于我进行基准测试的代码，实际上这样做比在位级工作更快。
答案 3 :(得分：2)
现代计算机具有barrel shifters，因此任意数量的位移到31都需要几个周期（少于许多其他指令）。编译器利用了这一点，位操作不仅节省空间，而且在大多数情况下节省时间。
但这实际上取决于你如何使用和测试这些位 - 有一些低效的方法会使整个整数更快。
- 亚当
答案 4 :(得分：2)
我使用了一个位数组来索引一个巨大的树。算法是：
Check bitarray if entry exists
if entry doesn't exists
return null
else do binary search in tree
return value
优点是Tree足够大，搜索不存在的条目会在完成之前导致多次缓存未命中。因此，算法需要更长时间或更长时间，具体取决于值的存在。
然而，添加初始位数组搜索意味着我会减少缓存未命中，并且如果答案不存在则会避免搜索树。通过添加这个额外的步骤，算法变得更加健壮（计算机上的实际执行时间变得接近线性，尽管Big-O会说不同），并且整体性能提高了一个数量级。
就像他们说有时考虑硬件比“理想”数学算法更重要。
答案 5 :(得分：0)
值得吗？只有当您知道存在内存使用问题时才能使用。
但除非你是：
bool s