我有两个阵列mat1& MAT2。 我想要new_mat = [ma1,mat2]; 我写了一个有效的功能。我想知道是否有一个非常大的矩阵的有效函数或我如何使用Array.CopyTo方法。
public static double[,] Concatenate_matrix_byCol(double[,] Mat1, double[,] Mat2)
{
int col1=Mat1.GetLength(1);
int col2 = Mat2.GetLength(1);
int row1=Mat1.GetLength(0);
int row2 = Mat2.GetLength(0);
int i, j, y;
double[,] newMat = new double[row1, col1 + col2];
for (i = 0; i < row1; i++)
{
for (j = 0; j < col1; j++)
{
newMat[i, j] = Mat1[i, j];
}
}
for (i = 0; i < row1; i++)
{
for (y = 0; y < col2; y++)
{
newMat[i, y+col1] = Mat2[i, y];
}
}
return newMat;
}
答案 0 :(得分:3)
您可以将循环合并到:
for (i = 0; i < row1; i++)
{
for (j = 0; j < col1; j++)
newMat[i, j] = Mat1[i, j];
for (y = 0; y < col2; y++)
newMat[i, y+col1] = Mat2[i, y];
}
也许可以使用指针(首先测试性能!)但是库是正确的最佳解决方案。这样您就不必自己进行微观优化。
此线程中提到了很多.Net文件库:Matrix Library for .NET
根据您的性能要求,您还可以查看并行算法,您可能会受到http://innovatian.com/2010/03/parallel-matrix-multiplication-with-the-task-parallel-library-tpl/的启发。同样,构建良好的库可能已经有并行算法。
答案 1 :(得分:2)
移动数组时,您应该查看Array.CopyTo而不是逐个移动单元格。
你也可以创建一个接受2个矩阵的类,并提供一个抽象级别,使它们看起来像1个矩阵,但只是让它们分开。
例如M1 = 20x 30
和M2 = 25 x 30
所以你有一个类似于'M1 + M2
的类M3,一个55 x 30的矩阵。
当有人要求M3[28, 23]
时,此课程会知道它应该重定向到M2[8, 23]
,因为M1只有20个位置(28-20 = 8)。这样你就不必复制内存了,这很贵。弄清楚如何将请求重新路由到正确的矩阵要便宜得多。取决于之后显着的矩阵访问量。
修改强> 这就是我的意思:
class Program {
static void Main(string[] args) {
int[,] x = { { 1, 2, 3 }, { 4, 5, 6 } };
int[,] y = { { 7, 8, 9 }, { 10, 11, 12 } };
var xy = new StitchMatrix<int>(x, y);
Console.WriteLine("0,0=" + xy[0, 0]); // 1
Console.WriteLine("1,1=" + xy[1, 1]); // 5
Console.WriteLine("1,2=" + xy[1, 2]); // 6
Console.WriteLine("2,2=" + xy[2, 2]); // 9
Console.WriteLine("3,2=" + xy[3, 2]); // 12
}
}
class StitchMatrix<T> {
private T[][,] _matrices;
private int[] _lengths;
public StitchMatrix(params T[][,] matrices) {
// TODO: check they're all same size
_matrices = matrices;
// call uperbound once for speed
_lengths = _matrices.Select(m => m.GetUpperBound(0)).ToArray();
}
public T this[int x, int y] {
get {
// find the right matrix
int iMatrix = 0;
while (_lengths[iMatrix] < x) {
x -= (_lengths[iMatrix] + 1);
iMatrix++;
}
// return value at cell
return _matrices[iMatrix][x, y];
}
}
}
关心Gert-Jan