PmergeMe パフォーマンス分析
`std::vector`はなぜ`std::deque`より高速だったのか？このインタラクティブレポートで、データ構造の内部的な違いが、現代のコンピュータでいかに大きな性能差を生むかを探ります。
パフォーマンス比較ダッシュボード
`vector`の処理時間
41,071 µs
`deque`の処理時間
277,235 µs
性能差
6.7倍 高速
なぜこの差が生まれるのか？
1. メモリ配置の違い
`vector`と`deque`は、メモリ上でのデータの持ち方が根本的に異なります。
`std::vector`：連続メモリ
本棚に本が順番に並んでいるように、データが物理的に隣り合って配置されます。
`std::deque`：断片化メモリ
本が部屋のあちこちに散らばっているように、ブロック単位でデータがバラバラに配置されます。
2. CPUキャッシュの威力
このメモリ配置の違いが、CPUの「キャッシュ」機能と組み合わさることで、決定的な性能差を生み出します。
`vector`のようにデータが連続していると、CPUは次に必要になるデータを高速なキャッシュメモリに先読みできます（**キャッシュヒット**）。しかし`deque`のようにデータが断片化していると、その都度低速なメインメモリまでデータを取りに行く必要があり（**キャッシュミス**）、これが大きな遅延の原因となります。
結論
このテストは、理論上のアルゴリズムだけでなく、**データがメモリ上でどう配置されるか（データ局所性）**が、現代のコンピュータ性能に絶大な影響を与えることを示しています。ランダムアクセスを多用する今回のシナリオでは、`vector`の**キャッシュ効率の良さ**が、`deque`の挿入性能の利点を完全に圧倒しました。