R我有一个代码，其中使用了一个包含3N元素的一维数组。您可以将其视为N粒子的位置向量，例如R=[r1x,r1y,r1z,r2x,r2y,...]。请注意，为了简洁地使用数组，应将模式定义为 this。
在部分代码中，我只需要在 x 坐标上执行一些操作。我目前正在使用这样的东西：
Rx => R(1:3N-2:3)
并Rx随后在操作中使用。这使得访问不连续，但我想知道我是否可以希望有一种方法来矢量化操作。或者，可以使用在粒子上带有循环的 OMP。我想了解专家对此事的看法，尤其是在性能方面的最佳实践。
你不能一边吃蛋糕一边吃。如果您想跨步访问非连续数组元素，您将付出性能代价。对于所有元素都适合缓存的小型数组，您可能永远不会注意到价格。对于较大的数组，与按内存布局顺序逐个遍历数组元素相比，您将通过缓存进行更多的数据移动。使用指向非连续数组部分的指针不会神奇地改变这些事实（您似乎知道）。
因此，您所做的是 Fortran 程序员一直在做的事情，为最常见的访问模式优化数组的内存布局。在您的情况下，我们中的许多人要么有一个3,xrank-2 数组，要么有一个 rank-2 数组，x,3这取决于一起访问所有x（或y或z）元素是否比逐个粒子访问更频繁。
有时值得在以非内存布局顺序对元素进行操作之前转置数组。有时甚至值得两次保存相同的数据，一次按一个顺序，一次按另一个顺序。但是您必须弄清楚哪个是您的计划的最佳解决方案，我们没有提供高质量推荐所需的所有事实。如果它对您很重要，那么它应该足以让您进行一些测试并制定对情况的量化视图。
你付钱，你做出选择。