为什么这个向量实现的性能更好？

向量实现的性能更好的原因有以下几点：

数据并行性：向量操作可以同时处理多个数据元素，利用SIMD（Single Instruction, Multiple Data）指令集，可以在单个指令周期内完成多个数据元素的计算，从而提高计算效率。
内存访问优化：向量操作可以利用连续的内存地址访问数据，减少内存访问的延迟，提高数据读取速度。此外，向量操作还可以利用缓存预取技术，预先将数据加载到缓存中，减少内存访问的等待时间。
硬件加速支持：现代处理器和图形处理器（GPU）通常都具有针对向量操作的硬件加速支持，例如SSE（Streaming SIMD Extensions）和AVX（Advanced Vector Extensions）指令集。利用硬件加速支持，可以进一步提高向量操作的性能。
编译器优化：许多编译器都对向量操作进行了优化，例如自动向量化技术。编译器可以将适合进行向量操作的代码转换为向量指令，从而提高执行效率。
并行计算：向量操作可以与并行计算结合，利用多核处理器或分布式计算集群进行并行计算。通过将计算任务划分为多个子任务，并行执行，可以进一步提高计算性能。

总之，向量实现的性能更好是因为它充分利用了数据并行性、内存访问优化、硬件加速支持、编译器优化和并行计算等技术手段，从而提高计算效率和吞吐量。