一个编写良好的计算机程序常常具有良好的局部性（locality）。局部性通常有两种不同的形式：时间局部性（temporal locality）和空间局部性（spatial locality）。在一个具有良好时间局部性的程序中，被引用过一次的内存位置很可能在不远的将来再被多次引用。在一个具有良好空间局部性的程序中，如果一个内存位置被引用了一次，那么程序很可能在不远的将来引用附近的一个内存位置。
评价程序局部性的一些简单原则有如下几条：
- 重复引用相同变量的程序有良好的时间局部性。
- 对于具有步长为m的引用模式的程序，步长越小，空间局部性越好。具有步长为n的引用模式的程序有很好的空间局部性。在内存中以大步长跳来跳去的程序空间局部性会很差。
- 对于取值令来说，循环有好的时间局部性和空间局部性。循环体越小，循环迭代次数越多，局部性越好。
对以上原则的具体实例分析：
从中，我们可以看出，变量sum在每次循环迭代中被引用一次，因此，对于sum来说，有好的时间局部性。另一方面，因为sum是标量，对于sum来说，没有空间局部性。但是，向量v的元素是被顺序读取的，按照它们存储在内存中的顺序（假设数组是从地址0开始）。因此，对于向量v，函数有很好的空间局部性，但是时间局部性很差，因为每个向量元素只被访问一次。从整个循环体来看，循环体中的每个变量，这个函数要么有好的空间局部性，要么有好的时间局部性，所以我们可以断定sumvec函数有良好的局部性。
我们称像sumvec这样顺序访问一个向量每个元素的函数，具有步长为1的引用模式。有时我们称步长为1的引用模式为顺序引用模式。一个连续向量中，每隔k个元素进行访问，就称为步长为k的引用模式。一般而言，随着步长的增加，空间局部性下降。
对于引用多维数组的程序来说，步长也是一个很重要的问题。
二者的区别在于我们交换了 i 和 j 的循环，但是就是这么一个小的改动，能对其局部性有很大的影响。
例题分析：
void clear1(point *p,int n)
{
int i,j;
for (i = 0;i < n;i++)
{
for (j = 0;j < 3;j++)
p[i].vel[j] = 0;
for (j = 0;j < 3;j++)
p[i].acc[j] = 0;
}
}
void clear2(point *p,int n)
{
int i,j;
for (i = 0;i < n;i++)
{
for (j = 0;j < 3;j++)
{
p[i].vel[j] = 0;
p[i].acc[j] = 0;
}
}
}
void clear3(point *p,int n)
{
int i,j;
for (j = 0;j < 3;j++)
{
for (i = 0;i < n;i++)
p[i].vel[j] = 0;
for (i = 0;i < n;i++)
p[i].acc[j] = 0;
}
}
单从空间局部性（不考虑复杂度等问题）对这三个函数排序，容易得出函数clear1以步长为1的引用模式访问数组，因此明显地具有最好的空间局部性。函数clear2依次扫描N个结构中的每一个，但是在每个结构中，它以步长不为1的模式跳到下列相对于结构起始位置的偏移处：0、12、4、16、8、20.所以clear2的空间局部性比clear1的要差。函数clear3不仅在每个结构中跳来跳去，而且还从结构跳到结构，所以lcear3的空间局部性比clear2和clear1都要差。