arrays - Julia 中的数组排序

Question

有没有办法在 Julia 中原生使用 C 排序或非连续数组？
例如，当使用 NumPy 时，C 有序数组是默认的，但我可以初始化一个 Fortran 有序数组并用它进行计算。
一种简单的方法是对矩阵进行转置。
我还可以使用通过切片制作的非连续数组。
我查看了文档等，但找不到在 Julia 中制作、声明或使用 C 有序数组的方法。
转置似乎返回了一个副本。

Julia 是否允许用户使用 C 排序和非连续数组？
目前有什么方法可以在不复制的情况下获得转置或切片？

编辑:我找到了如何进行切片。
目前，它可用作称为 SubArray 的不同类型。
例如，我可以执行以下操作来获取 100x100 的第一行数组 A

sub(A, 1, 1:100)

似乎有计划对此进行改进，如 https://github.com/JuliaLang/julia/issues/5513 所示。

这仍然没有解决 C 有序数组的问题。
是否有 C 有序数组的接口(interface)？
有没有办法通过 View 而不是副本进行转置？

Answer 1

自然，没有什么可以阻止您将行主要数组作为一 block 内存使用，并且某些包(如 Images.jl)支持任意维数组的任意排序。

大概您想知道的主要问题是线性代数。目前我不知道任何开箱即用的东西，但请注意，Julia 中的矩阵乘法是通过一系列名称如 A_mul_B 的函数实现的。 , At_mul_B , Ac_mul_Bc等，其中 t表示转置和 c表示共轭。解析器替换像 A'*b 这样的表达式与 Ac_mul_B(A, b)没有实际进行转置。

因此，您可以实现 RowMajorMatrix <: AbstractArray键入自己，并设置特殊的乘法规则:

A_mul_B(A::RowMajorMatrix, B::RowMajorMatrix) = At_mul_Bt(A, B)
A_mul_B(A::RowMajorMatrix, B::AbstractArray) = At_mul_B(A, B)
A_mul_B(A::AbstractArray, B::RowMajorMatrix) = A_mul_Bt(A, B)

等等。除了这两个参数版本之外，还有 3 个参数版本(如 A_mul_B! )将结果存储在预分配的输出中；你也需要实现这些。最后，您还必须设置适当的 show方法(适本地显示它们)， size方法等

最后， Julia 的 transpose函数已经以缓存友好的方式实现，所以它比天真的快很多

for j = 1:n, i = 1:m
    At[j,i] = A[i,j]
end

因此，有时不必担心创建算法的自定义实现，您可以调用 transpose。 .

如果你实现了这样的东西，我鼓励你将它作为一个包贡献出来，因为其他人可能会感兴趣。