1.列优先

对于列优先的三维数组，i 代表行，j 代表列，k 代表纵。计算元素 (i, j, k) 的地址的公式如下：

假设数组的维度分别为 D1（行数）、D2（列数）和 D3（纵数），而元素大小为 ElementSize 字节。我们的目标是计算元素 (i, j, k) 的地址。

k 索引的影响：首先，我们考虑第三维度，即纵的影响。对于第 k 个纵，我们需要跳过前面的 (k - 1) 个纵，每个纵包含 D1 * D2 个元素。因此，第三维度的贡献是 (k - 1) * D1 * D2。

j 索引的影响：然后，我们考虑第二维度，即列的影响。对于第 j 列，我们需要跳过前面的 (j - 1) 列，每列包含 D1 个元素。因此，第二维度的贡献是 (j - 1) * D1。

i 索引的影响：最后，我们考虑第一维度，即行的影响。对于第 i 行，我们需要跳过前面的 (i - 1) 行，每行包含 1 个元素。因此，第一维度的贡献是 (i - 1)。

综合以上贡献，我们可以得出元素 (i, j, k) 的地址计算公式：

Address = BaseAddress + [(k - 1) * D1 * D2 + (j - 1) * D1 + (i - 1)] * ElementSize

这个公式考虑了每个维度的贡献，以正确计算元素 (i, j, k) 的地址，使得按照列优先方式存储的三维数组能够在内存中正确布局。请注意，索引是从1开始的，但在计算地址时，我们将它们减去1以考虑到这一点。BaseAddress 是数组的起始地址。

（大多数编程语言中，数组下标从0开始，因此，用i、j、k分别替换地址计算公式中的(i - 1)、(j - 1)、(k - 1)即可）

2.行优先

对于行优先的三维数组， i 代表行，j 代表列，k 代表纵。计算元素 (i, j, k) 的地址的公式如下：

假设数组的维度分别为 D1（行数）、D2（列数）和 D3（纵数），而元素大小为 ElementSize 字节。我们的目标是计算元素 (i, j, k) 的地址。

i 索引的影响：首先，我们考虑第一维度，即行的影响。对于第 i 行，我们需要跳过前面的 (i - 1) 行，每行包含 D2 * D3 个元素。因此，第一维度的贡献是 (i - 1) * D2 * D3。

j 索引的影响：然后，我们考虑第二维度，即列的影响。对于第 j 列，我们需要跳过前面的 (j - 1) 列，每列包含 D3 个元素。因此，第二维度的贡献是 (j - 1) * D3。

k 索引的影响：最后，我们考虑第三维度，即纵的影响。对于第 k 个纵，我们需要跳过前面的 (k - 1) 个纵，每个纵包含 1 个元素。因此，第三维度的贡献是 (k - 1)。

综合以上贡献，我们可以得出元素 (i, j, k) 的地址计算公式：

Address = BaseAddress + [(i - 1) * D2 * D3 + (j - 1) * D3 + (k - 1)] * ElementSize

这个公式考虑了每个维度的贡献，以正确计算元素 (i, j, k) 的地址，使得按照行优先方式存储的三维数组能够在内存中正确布局。请注意，索引是从1开始的，但在计算地址时，我们将它们减去1以考虑到这一点。BaseAddress 是数组的起始地址。

（大多数编程语言中，数组下标从0开始，因此，用i、j、k分别替换地址计算公式中的(i - 1)、(j - 1)、(k - 1)即可）