部分行列を参照するか、または境界領域を編集したい場合は、ビューアを作成します。ビューアは何もしませんが、見ることが許されているマトリックスの領域を制限します。コピーも余分なメモリもほとんどありません。たとえば、巨大な画像があり、8x8の要素領域を表示して操作したい場合は、これは素晴らしいことです。
特定のビューの新しいマトリックスが必要な場合は、ビューに基づいて、そのビューに基づいて新しいマトリックスを作成するよう教えてください。この場合にはコピーがありますが、コピーが必要な場合はコピーを避けるのが難しいです。
まず、私は殴られた道をちょっとさまようつもりです。これを速くしたい場合(そして速くしたくない人は)vector<vector>
を使用しないでください。 A vector
はメモリ内で連続していることが保証されていますが、ウィンドウ外に出ることを保証するベクタのベクタを持つと、空間的なローカリティが悪くなり、通常はキャッシュの使用状況が悪くなります。
Matrixクラスの単純な例を示します。Matrixクラスは、扱いが簡単でメモリチャンクがすべて1つで、よりキャッシュフレンドリな傾向があります。
// wrapping class for 2D matrixes
class Matrix
{
private:
size_t rows, columns; // large, unsigned datatype. Don't want negative
// indices, so why allow them?
std::vector<int> matrix; // 1D vector. Simple and easy to handle.
// also often much faster than vector of vectors
// due to improved spatial locality helping
// predictability of data access
public:
// build zero-filled Matrix
Matrix(size_t numrows, size_t numcols) :
rows(numrows), columns(numcols), matrix(rows * columns)
{
}
// 2D to 1D mapping accessor
int & operator()(size_t row, size_t column)
{
// check bounds here
return matrix[row * columns + column];
}
// 2D to 1D mapping accessor for constant Matrix
int operator()(size_t row, size_t column) const
{
// check bounds here
return matrix[row * columns + column];
}
// dimension accessors
size_t getRows() const
{
return rows;
}
size_t getColumns() const
{
return columns;
}
};
今、私たちはより速く、きれいに含まれているMatrixクラスを持っていることを、私たちは本当に簡単MatrixView
クラスを作ることができます。
class MatrixView
{
size_t mStartRow; // view offset in row
size_t mStartColumn; // view offset in column
size_t mRows; // number of viewed rows
size_t mColumns; // number of viewed columns
Matrix & mMat; // viewed Matrix
public:
// using start and endpoints in this constructor. A more ideologically correct
// constructor would behave the same as the standard library and take offset
// and length as parameters.
MatrixView(size_t startrow,
size_t startcolumn,
size_t endrow,
size_t endcolumn,
Matrix & mat):
mStartRow(startrow),
mStartColumn(startcolumn),
mRows(endrow - startrow),
mColumns(endcolumn - startcolumn),
mMat(mat)
{
//ensure dimensions make sense
if (startrow > endrow ||
startcolumn > endcolumn ||
mRows > mat.getRows() ||
mColumns > mat.getColumns())
{
throw std::runtime_error("Bad MatrixView dimensions");
}
}
int & operator()(size_t row, size_t column)
{
// check bounds here if you want to
// look at the source matrix plus offsets
return mMat(row+mStartRow, column+mStartColumn);
}
// 2D to 1D mapping accessor for constant Matrix
int operator()(size_t row, size_t column) const
{
// check bounds here if you want to
return mMat(row+mStartRow, column+mStartColumn);
}
// dimension accessors
size_t getRows() const
{
return mRows;
}
size_t getColumns() const
{
return mColumns;
}
// build a new Matrix based on this view
Matrix clone()
{
Matrix result(mRows, mColumns);
for (size_t row = 0; row < mRows; ++row)
{
for (size_t col = 0; col < mColumns; ++col)
{
result(row, col) = mMat(row+mStartRow, col+mStartColumn);
}
}
return result;
}
};
そして、この吸盤を使用した例:
// stream formatters
std::ostream & operator<<(std::ostream & out, const Matrix & mat)
{
for (size_t row = 0; row < mat.getRows(); ++row)
{
for (size_t col = 0; col < mat.getColumns(); ++col)
{
std::cout << std::setw(5) << mat(row, col);
}
std::cout << '\n';
}
return out;
}
std::ostream & operator<<(std::ostream & out, const MatrixView & mat)
{
for (size_t row = 0; row < mat.getRows(); ++row)
{
for (size_t col = 0; col < mat.getColumns(); ++col)
{
std::cout << std::setw(5) << mat(row, col);
}
std::cout << '\n';
}
return out;
}
int main()
{
Matrix one(6, 6); // make 6x6 matrix
int count = 0;
// set inputs to make errors really stand out
for (size_t row = 0; row < one.getRows(); ++row)
{
for (size_t col = 0; col < one.getColumns(); ++col)
{
one(row, col) = count++;
}
}
// print initial matrix
std::cout << one << '\n';
// make a view of matrix that leaves off the outside.
MatrixView view(1,1,5,5, one);
// print the view
std::cout << view << '\n';
// get a clone of the view we can pass into a function
Matrix clone = view.clone();
// and print the clone
std::cout << clone << '\n';
}
簡単な(そして最も速い、すなわち、最適化)を行うための方法2Dから1Dに平坦 'ベクトル'及びマップを使用することで、副-versa。 –
vsoftco
両方のディメンションをスライスしたい場合は、各ディメンションの最初と最後のインデックスを渡して、参照*で渡すベクタを編集することができます。 –
ベクトルを使用してパラメータとしてパラメータを渡すと、ジョブが完了します。 – MASh