Собственный: вычесть два вектора неравной длины, неявно дополняя более короткий вектор нулями

Я использую Эйген 3.4. Я хотел бы вычесть два вектора неравной длины, дополнив более короткий нулями внизу, избегая при этом перераспределения памяти. Грубый пример:

VectorXd A (4), B (2);
A << 1, 2, 3, 4;
B << 5, 6;
VectorXd C = paddedSubtract(A, B); // computes A - B but pads B with zeros to match A

Результат должен быть

C = [-4, -4, 3, 4]

Обратите внимание, что я заранее не знаю, какой из двух векторов будет короче.

  1. Я мог бы использовать conservativeResize, чтобы изменить размер обоих векторов до размера большего из двух, а затем вручную установить дополненные значения на нули. Однако для этого требуется некоторая проверка размеров, и это нормально, но мне интересно, есть ли более чистый способ.
  2. Я мог бы использовать conservativeResizeLike, передавая вектор нулей с размером большего вектора, но меня беспокоит то, что временный нулевой вектор будет без необходимости выделен в фоновом режиме; производительность важна, поскольку эта операция будет выполняться много раз (но на небольших векторах).
  3. Я мог бы просто использовать цикл, но у меня все равно будет неуместность (1).

Мои два вопроса:

  • В пункте (2) выше, прав ли я, полагая, что для нулевого вектора будет выделено дополнительное пространство памяти, или это не так из-за магии шаблонов времени компиляции?
  • Если действительно существует ненужное выделение памяти, то есть ли более чистый/более собственный способ, чем (1) или (3)?

Спасибо.

Ваш максимальный размер порядка 4–8 (и, возможно, известен во время компиляции) или сотен/тысяч/больше? Если он, возможно, очень большой, решение @Homer хорошее, если ваши векторы никогда не превышают ~16, вы можете поиграть с настройкой MaxRowsAtCompileTime

chtz 06.06.2024 18:20
Стоит ли изучать PHP в 2026-2027 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2026-2027 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
0
1
56
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

прав ли я, полагая, что для нулевого вектора будет выделена дополнительная память

Да. Вы можете создать свой собственный оператор заполнения, однако он, скорее всего, помешает явной векторизации Эйгена, поскольку вводит условие в цикл. По той же причине нет оператора конкатенации. См. Конкатенация векторов в Eigen, возвращающая выражение

есть ли более чистый/более Эйгеновский способ, чем (1) или (3)?

Будь проще:

Eigen::Index maxSize = std::max(A.size(), B.size());
Eigen::Index minSize = std::min(A.size(), B.size());
Eigen::Index tailSize = maxSize - minSize;
Eigen::VectorXd C(maxSize);
C.head(minSize) = A.head(minSize) - B.head(minSize);
if (A.size() == maxSize)
    C.tail(tailSize) = A.tail(tailSize);
else
    C.tail(tailSize) = -B.tail(tailSize);

Это будет оптимизировано, чтобы избежать избыточных операций с памятью. Если вам нужно меньше строк с немного меньшей эффективностью:

Eigen::VectorXd C = Eigen::VectorXd::Zero(std::max(A.size(), B.size());
C.head(A.size()) = A;
C.head(B.size()) -= B;

Вы также можете использовать инициализатор запятой

Eigen::Index maxsize = std::max(A.size(), B.size());
Eigen::Index minsize = std::min(A.size(), B.size());
Eigen::VectorXd C(maxsize);
C << (A.head(minsize) - B.head(minsize)),
     -B.tail(B.size() - minsize),
      A.tail(A.size() - minsize);

Другие вопросы по теме