我不确定这是否是这个问题的地方，但它就在这里。
我正在研究 C++ 中的计算物理模型，我收到了一个正在整理的大代码。
该领域是量子电子学，所以有很多积分和表达式，但我的问题是关于优化。
最初代码需要 4 小时才能完成模拟，我在消除了几个瓶颈后将其整理到了 30 分钟。
我仍然不喜欢的是代码中的数据（主要是数组类型double）混合std::vector<(double)>，std::valarray<(double)>和犰狳的arma::vec.
其中哪一种是最好的方法，我什至应该尝试为数组创建统一的数据类型？
我认为以前的博士生使用的原因valarray是它的友好性，因为运算符*, /, +,-超载并且有一些稀缺的在线承诺valarrays 比向量更快（关于此的在线大辩论）。犰狳被引入，因为它与 MATLAB 语法和文档库非常相似，并且std::vector<(T)>在 T 是类而不是双精度时保留。
我个人更喜欢犰狳，因为它的逻辑非常简单，感觉很自然，valarray有时会因为它们没有很多成员函数而让我烦恼，但是通过它们迭代很容易，向量很烦人，算术运算符不会重载 for <(double)>and if我选择了这些，我可能需要为 Array of s 创建自己的类，double而我真的不想这样做。
请记住，我不知道这些数组在内存中的行为方式，我去年开始使用 C++，还有很长的路要走。我计划为另外 2 个维度（目前是 1D）开发此代码，并且执行时间肯定会增加。
因此，我正在寻求关于我应该继续使用哪种数组类型的建议，以及我是否应该使代码统一（强制所有数组为double同一类型（std::valarray或std::vector）arma::vec）