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您好,我是一名使用 C++ 学习科学计算的研究生。我们的一些研究侧重于算法的速度,因此构建足够快的数组结构很重要。
我见过两种构造 3D 阵列的方法。第一个是使用 vector 库。
vector<vector<vector<double>>> a (isize,vector<double>(jsize,vector<double>(ksize,0)))
这给出了大小为 isize x jsize x ksize 的 3D 数组结构。
另一种是使用
构造一个包含大小为 isize* jsize * ksize 的一维数组的结构新双[isize*jsize*ksize]
。为了方便地访问 (i,j,k) 的特定位置,运算符重载是必要的(我说的对吗?)。
根据我的经验,第一个要快得多,因为它可以轻松访问位置 (i,j,k),而后一个必须计算位置并返回值。但是我看到有些人更喜欢后一种而不是第一种。为什么他们更喜欢后一种设置?使用第一个有什么缺点吗?
提前致谢。
最佳答案
它们之间的主要区别在于布局:
vector<vector<vector<T>>>
这将为您提供一维数组 vector<vector<T>>
.
每个项目都是一个一维数组 vector<T>
.
这些一维数组中的每一项都是 T 的一维数组。
重点是,vector
本身不存储其内容。它管理一 block 内存,并将内容存储在那里。这会带来许多不良后果:
1 + X + X·Y
。内存块。这非常慢,并且会破坏堆。想象一下:一个大小为 20 的立方体矩阵会触发 421 次对 new
的调用。 !vector<vector<vector<T>>>
对象获取指向顶级内存块的指针。vector<vector<T>>
对象获取指向二级内存块的指针。vector<T>
对象以获取指向叶内存块的指针。T
数据。另一方面,拥有一个连续的内存块(如 new T[X * Y * Z]
)会给出:
在那些日子里,单个缓存未命中意味着数十或数百个计算周期的丢失,不要低估缓存友好性方面。
顺便说一句,您可能没有提到一种更好的方法:使用众多矩阵库中的一个,它会自动为您处理此问题并提供良好的支持工具(例如 SSE 加速矩阵运算)。一个这样的库是 Eigen , 但还有很多其他的。
→ 你想做科学计算?让 lib 处理样板和基础知识,这样您就可以专注于科学计算部分。
关于c++ - 使用 vector 在 C++ 中声明 3D 数组结构,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54883795/
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