Арифметика больших массивов в C#

Для лучшей производительности массива убедитесь, что вы используете одномерный массив с нижним индексом 0.

Чтобы получить доступ к элементам массива как можно быстрее, вы можете использовать небезопасные указатели, например:

int[] array = Enumerable.Range(0, 1000).ToArray();

int count = 0;
unsafe {
    fixed (int* pArray = array) {
        for (int i = 0; i < array.Length; i++) {
            count += *(pArray + i);
        }
    }
}

РЕДАКТИРОВАТЬ Драт! Не заметил, что вы сказали 2D-массив. Этот трюк не сработает с многомерным массивом, поэтому я не уверен, насколько он поможет. Хотя вы можете превратить любой массив в одномерный массив, выполнив некоторую арифметику над индексом массива. Просто зависит от того, заботитесь ли вы о снижении производительности при индексировании массива или при итерации по массиву.

Анна,

Вот отличная страница, на которой обсуждается разница в производительности между традиционными научными языками программирования (fortran, C++) и C#.

http://msdn.microsoft.com/en-us/magazine/cc163995.aspx

Согласно статье C#, при использовании прямоугольных массивов (2d) может быть очень хорошим исполнителем. Вот график, который показывает разницу в производительности между зубчатыми массивами (массив массивов) и прямоугольными массивами (многомерными) массивами.

альтернативный текст http://i.msdn.microsoft.com/cc163995.fig08.gif

Я бы предложил поэкспериментировать и использовать для сравнения анализ производительности в VS 2008.

Если использование C# «достаточно быстрое», ваше приложение будет намного проще поддерживать.

Удачи!

Если вы загружаете F# и ссылаетесь на одну из библиотек времени выполнения (я думаю, что это FSharp.PowerPack) и используете Microsoft.FSharp.Maths.Matrix. Он оптимизируется в зависимости от того, используете ли вы плотную или разреженную матрицу.

Вы перебираете матрицу по строкам, по столбцам или по обоим? Всегда ли вы обращаетесь к ближайшим элементам или делаете произвольный доступ к матрице.

Если в ваших доступах есть некоторая локальность, но вы не обращаетесь к ней последовательно (например, как правило, при умножении матриц), вы можете получить разницу в производительности огромный, сохранив свою матрицу более удобным для кеширования способом.

Довольно простой способ сделать это - написать небольшую функцию доступа, чтобы превратить ваши индексы строки / столбца в индекс и работать с одномерной матрицей, дружественным к кешу способом.

Функция должна группировать близлежащие координаты в близлежащие индексы. Мортон-ордер можно использовать, если вы работаете на мощности двух размеров. Для размеров без мощности часто можно привести только 4 младших бита в порядок Мортона и использовать обычную арифметику индексов для старших битов. Вы все равно получите значительное ускорение, даже если преобразование координат в индекс кажется дорогостоящей операцией.

http://en.wikipedia.org/wiki/Z-order_(curve) <- извините, не могу указать, что SO не любит URL-адреса с тире в нем. Вы должны вырезать и пасту.

Кстати, увеличение скорости в 10 и более раз вполне реально. Однако это зависит от алгоритма, который вы используете для своих матриц.