对于数组将要大而稀疏的特定情况，并且您希望在分配时将其归零，那么您可以使用calloc获得一些好处 - 在大多数平台上，这将导致零页的延迟分配，例如

int **a = malloc(n * sizeof(a[0]);     // allocate row pointers
int *b = calloc(n * n, sizeof(b[0]);   // allocate n x n array (zeroed)
a[0] = b;                              // initialise row pointers
for (int i = 1; i < n; ++i)
{
    a[i] = a[i - 1] + n;
}

请注意，这当然是过早的优化。它也是 C 风格的编码，而不是C++。仅当您已确定性能是应用程序中的瓶颈并且没有更好的解决方案时，才应使用此优化。

从你的代码：

for(int i=0;i<n;i++)for(int j=0;j<n;j++)a[i][j]=0;

我假设，你的矩阵是二维数组，声明为

int matrix[a][b];

或

int** matrix;

在第一种情况下，将此for循环更改为对 memset（） 的单个调用：

memset(matrix, 0, sizeof(int) * a * b);

在第二种情况下，您将以这种方式执行此操作：

for(int n = 0; n < a; ++n)
    memset(matrix[n], 0, sizeof(int) * b);

在大多数平台上，对memset()的调用将被替换为适当的编译器内部函数。

每个嵌套循环都不被视为 O（n2）以下代码是 O（n），

否 1 for(int i=0;i<n;i++)for(int j=0;j<n;j++)a[i][j]=0;

想象一下，您将矩阵中的所有单元格a复制到一个维度平面数组中，并通过一个循环为其所有元素设置零，那么顺序是什么？ 你会说这是一个O（n）

第 2 for(int i=0;i<n*m;i++) b[i]=0;

现在让我们比较一下，2号和1号，问自己以下问题：

• 此代码是否多次遍历矩阵单元格？
• 如果我能测量时间会有所不同吗？

两个答案都是否定的。

两个代码都是 O（n），多维数组上的多层嵌套循环产生 O（n） 阶。