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我有一个二维数组SomeData* data[4096][4096]
。这里的数据沿着最后一个坐标是连续的,因此由于内存局部性,迭代 y 坐标比迭代 x 坐标更快。但是,我的访问模式是查看一个条目,然后查看两个坐标中的附近邻居,即 data[x][y] 以及 data[x-1][y-1]、data[x +1][y+1]等
如果我可以分配这个数组,使得小的二维子 block 在内存中是连续的,那么就会加快速度。
我说分配,但我怀疑这里的解决方案是正常分配一个二维数组,然后对索引做一些技巧,这样我就可以连续访问二维 block 。换句话说,我想要一些翻译坐标的查找函数,但我无法立即看到它应该是什么。
SomeData* data[4096][4096];
SomeData* lookup(size_t x, size_t y) {
//??? Some logic to translate x,y such that 2d blocks are accessed contiguously.
}
保证数据数组的两个维度都是 2 的幂。
最佳答案
假设我们有一个 nxm 网格。我们想要将网格 segmentation 为 bxb block 。必须n%b=0且m%b=0。
让我们调用整体索引 I=0,...,n-1 和 J=0,...,m-1 以及 block 中的索引 i=0,...,b-1 和 j =0,...,b-1。
我尝试绘制布局草图 here .
给定 I, block 的列索引为 (I/b), block 内索引 i=I%b。该 block 的行索引为(J/b), block 内索引j=J%b。
每个完整 block 包含 b*b 元素。因此,一整行 block 包含 (n/b)bb = n*b 个元素。
将元素 (I,J) 的线性索引放在一起为:
运行时大小的阻塞网格类的粗略草图:
template <typename T>
class Block_Grid
{
public:
Block_Grid(std::size_t n, std::size_t m, std::size_t b)
: _n(n), _m(m), _b(b), _elements(n * m)
{
assert(n % b == 0);
assert(m % b == 0);
}
T & operator()(std::size_t i, std::size_t j)
{
return _elements[index(i, j)];
}
protected:
private:
std::size_t index(int i, int j) const
{
return (i % b)
+ (j % b) * b
+ (i / b) * b * b
+ (j / b) * n * b;
}
std::size_t _n;
std::size_t _m;
std::size_t _b;
std::vector<T> _elements;
};
或编译时大小的类
template <typename T, std::size_t N, std::size_t M, std::size_t B>
class Block_Grid
{
static_assert(N % B == 0);
static_assert(M % B == 0);
public:
Block_Grid() = default;
T & operator()(std::size_t i, std::size_t j)
{
return _elements[index(i, j)];
}
protected:
private:
std::size_t index(std::size_t i, std::size_t j) const
{
return (i % B) + (j % B) * B + (i / B) * B * B + (j / B) * N * B;
}
std::array<T, N * M> _elements;
};
关于c++ - 分配/访问二维数组,使得二维子 block 是连续的,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/58709314/
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