从向量构造多维数组时为何slice比view()速度更快？

首先先明确测试的误区：你贴出的运行结果里93%~99%的耗时都是首次运行的JIT编译开销，不是代码实际执行的性能。Julia第一次调用函数时需要完成类型推导、代码生成的全流程，这部分耗时和slice、view本身的运行逻辑无关——view对应的SubArray类型的索引分支更多，编译阶段需要处理的逻辑更复杂，所以首次运行的编译耗时明显更高。如果把代码跑第二次，预热完成后的耗时会比第一次低几个数量级，两者的差距会大幅缩小。

抛开编译开销，只看实际运行时的逻辑，两者的性能差来自permutedims的优化路径差异：

• 切片（slice）操作会直接复制原数组的对应段，生成一块内存连续的原生Vector{Int32}，permutedims处理这种连续内存的原生数组时，会直接走高度优化的批量内存拷贝路径，不需要做额外的索引计算，直接把5个Int32值复制成1行5列的矩阵，开销极低。
• view()生成的是SubArray类型的视图，本身不复制原数据，只保存原数组的引用和索引范围。哪怕这个视图对应的原数组内存是连续的，在Julia 1.9之前的版本中，permutedims对SubArray的优化不到位，无法触发连续内存拷贝的快速路径，只能通过视图的索引偏移逐个计算每个元素的内存地址，再逐元素拷贝到新矩阵里，自然会比直接拷贝连续数组慢。

你之前的推测部分正确：view确实多了一层视图的索引间接层，但这个开销不是来自“需要关联原数组”的逻辑——后续permutedims本来就必须生成新的矩阵（转置后的内存布局和原向量完全不同，无法靠视图实现），view虽然省了切片时复制子数组的开销，但这部分收益完全抵不过逐元素寻址拷贝的性能损失，最终整体速度反而比切片慢。

另外补充你提到的基于reshape的最优实现，不需要切片拼接，只要利用Julia列优先存储的特性，先把原向量reshape成5×2的矩阵，再转置一次就能得到目标结果，性能比你写的两种拼接方案高很多：

julia> numbers = Int32[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];
julia> permutedims(reshape(numbers, 5, 2))
2×5 Matrix{Int32}:
 1  2  3  4  5
 6  7  8  9  10

关于view()的语义说明：

例如x为数组，v = @view x[1:10]时，v的行为与10元素数组一致，但实际访问的是x的前10个元素。对视图写入数据（如v[3] = 2），会直接写入底层数组x（即修改x[3]的值）。
这个写回原数组的特性是视图和切片的核心语义差异，如果你不需要修改原数组，这个特性本身不会带来额外运行开销，和你观察到的性能差没有关系。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user19242326