數組是Java中的一種容器對象，它擁有多個單一類型的值。當數組被創建的時候數組長度就已經確定了。在創建之后，其長度是固定的。下面是一個長度為10的數組：
public class ArrayDemo {
private int arraySize=10;
public int[] arrayOfIntegers = new int[arraySize];
}
上面的代碼是一維數組的例子。換句話說，數組長度只能在一個方向上增長。很多時候我們需要數組在多個維度上增長。這種數組我們稱之為多維數組。為簡單起見，我們將它稱為2維數組。當我們需要一個矩陣或者X-Y坐標系的時候，二維數組是非常有用的。下面就是一個二維數組的例子：
public class TheProblemOf2DArray {
private static final int ARR_SIZE=10;
public static void main(String[] args) {
int arr[][]=new int[ARR_SIZE][ARR_SIZE];
}
}
想象一下，一個二維數組看起來就像一個X-Y坐標系的矩陣。
然而，可能讓Java開發者們感到驚訝的是，Java實際上並沒有二維數組。
在一個真正的數組中，所有的元素在內存中都存放在連續的內存塊中，但是在Java的二維數組並不是這樣。Java中所有一維數組中的元素占據了相鄰的內存位置，因此是一個真正的數組。
在Java中，當我們定義：
int singleElement // 表示一個int變量
int[] singleDArray // 表示一個int變量數組（一維）
int[][] twoDArray // 表示一個int變量數組的數組（二維）
這意味着，在上面的例子中，二維數組是一個數組的引用，其每一個元素都是另一個int數組的引用。
這張圖片清楚地解釋了這個概念。
由於二維數組分散在存儲器中，所以對性能有一些影響。為了分析這種差異，我寫了一個簡單的Java程序，顯示遍歷順序的重要性。
package arrayTraverse;
/**
* 二維數組的問題
*
* 我們在初始化一個任意大小的2維數組。（為簡化分析我們使用二維方陣）我們將用兩種不同方式迭代同一個數組，分析結果
* 兩種迭代方式的性能差距很大
* @author mohit
*
*/
public class TheProblemOf2DArray {
//數組大小：數組越大，性能差距越明顯
private static final int ARR_SIZE=9999;
public static void main(String[] args) {
//新數組
int arr[][]=new int[ARR_SIZE][ARR_SIZE];
long currTime=System.currentTimeMillis();
colMajor(arr);
System.out.println("Total time in colMajor : "+(System.currentTimeMillis()-currTime)+" ms");
//新數組，與arr完全相同
int arr1[][]=new int[ARR_SIZE][ARR_SIZE];
currTime=System.currentTimeMillis();
rowMajor(arr1); // this is the only difference in above
System.out.println("Total time in col : "+(System.currentTimeMillis()-currTime) +" ms");
}
/**
* 下面的代碼按列優先遍歷數組
* 即在掃描下一列之前先掃描完本列
*
*/
private static void colMajor(int arr[][]) {
for(int i=0;i<ARR_SIZE;i++){
for (int j=0;j<ARR_SIZE;j++){
//See this, we are traversing j first and then i
arr[i][j]=i+j;
}
}
}
/**
* 如果我們轉換內外循環
* 程序就以行優先順序遍歷數組
* 即在掃描下一行之前先掃描完本行
* 這意味着我們訪問數組時每次都在訪問不同的列（因此也在訪問不同的頁）
* 代碼微小的改變將導致這個程序花費更多的時間完成遍歷
*/
private static void rowMajor(int arr[][]) {
for(int i=0;i<ARR_SIZE;i++){
for (int j=0;j<ARR_SIZE;j++){
/*看這個，我們先遍歷j，然后遍歷i，但是對於訪問元素來說
* 它們在更遠的位置，所以需要花費的更多
*/
arr[j][i]=i+j;
}
}
}
}
下面是示例的結果：
