为什么用std :: vector保留空间运行速度较慢？

如何解决为什么用std :: vector保留空间运行速度较慢？

我创建了以下函数：给定一个m * n由1和0组成的矩阵，它返回多少个正方形的子矩阵都为1

例如

Input: matrix =
[
  [0,1,1],[1,[0,1]
]

Output: 15

说明： 第1边有10个正方形。 侧面2有4个正方形。 侧面3有1个正方形。

有些程序没有保留空间。

int countSquares(vector<vector<int>>& matrix)
{
    const size_t rows{ matrix.size() },cols{ matrix[0].size() }; //Get the number of rows and colums
    
    //Creating a dynamic programing matrix
    vector<vector<int>> dp(rows,vector<int>(cols)); //Initializing m * n elements (this should be slower than reserving without initializing)
    dp[0][0] = matrix[0][0];
    
    size_t count = dp[0][0]; //counter of the squares
    
    for (size_t i{ 1 }; i < rows; ++i) 
        count += dp[i][0] = matrix[i][0]; //Count squares in the first row and update the dynamic programming first row
    for (size_t i{ 1 }; i < cols; ++i)
        count += dp[0][i] = matrix[0][i]; //Count squares in the first colums and update the dynamic programming first column
    
    
    //Count the rest of squares and update the dynamic programming matrix
    for (size_t i{ 1 }; i < rows; ++i)
        for (size_t j{ 1 }; j < cols; ++j)
            count += dp[i][j] = matrix[i][j] ? min({ dp[i - 1][j],dp[i - 1][j - 1],dp[i][j - 1] }) + 1 : 0;
    
    return count;
}

这是完全相同的程序，但没有在构建时初始化动态编程矩阵并在使用前保留所有空间

int countSquares(vector<vector<int>>& matrix)
{
    const size_t rows{ matrix.size() },cols{ matrix[0].size() }; //Get the number of rows and colums

    //Creating a dynamic programing matrix
    vector<vector<int>> dp; //This time without default initialization
    dp.reserve(rows); 

    dp.push_back(vector<int>());
    dp.back().reserve(cols);
    dp.back().push_back(matrix[0][0]);

    size_t count = dp[0][0];

     //Count squares in the first row and update the dynamic programming first row
    for (size_t i{ 1 }; i < rows; ++i)
    {
        dp.push_back(vector<int>());
        dp.back().reserve(cols);
        dp.back().push_back(matrix[i][0]);
        count += dp.back().back();
    }

    //Count squares in the first colums and update the dynamic programming first column
    for (size_t i{ 1 }; i < cols; ++i)
    {
        dp[0].push_back(matrix[0][i]);
        count += dp[0].back();
    }   

    //Count the rest of squares and update the dynamic programming matrix
    for (size_t i{ 1 }; i < rows; ++i)
        for (size_t j{ 1 }; j < cols; ++j)
        {
            dp[i].push_back(matrix[i][j] ? min({ dp[i - 1][j],dp[i][j - 1] }) + 1 : 0);
            count += dp[i].back();
        }

    return count;
}
    

为什么第一个选项的运行速度快50％？

更新1：我在Visual Studio中使用std :: chrono :: system_clock :: now（）为我的函数计时（创建一个很长的矩阵），并且还使用了以下页面： https://leetcode.com/problems/count-square-submatrices-with-all-ones/ 第一个选项的运行率是90％，第二个选项的运行率是40％