我目前正在开展一个简单的项目,让自己熟悉Rust。我没有太多的系统编程经验,但我希望学习!
我试图创建一个Matrix结构,但我发现很难弄清楚应该如何存储数据。我觉得我应该能够使用数组。矩阵的大小必须在构造上定义,所以我希望我可以将数组存储在堆栈中。
现在我的代码看起来像这样:
FOR
答案 0 :(得分:3)
最简单的方法是使用Vec
。
struct Matrix {
cols: i32,
rows: i32,
data: Vec<f32>
}
impl Matrix {
fn new(cols: i32, rows: i32) -> Matrix {
Matrix {
cols: cols,
rows: rows,
data: vec![0.0; cols * rows]
}
}
}
如果您不想将数据存储在堆上,可以将Matrix
变为动态大小的类型,但这很难做到并且不受支持。请参阅a Reddit thread on that topic。
如果您不想使用Vec
但是可以将数据存储在堆上,则可以使用盒装切片(Box<[f32]>
)。有关创建一种方法的信息,请参阅Vec::into_boxed_slice
。
当然,如果你真的不想使用堆,你可以为不同大小的矩阵制作不同的Matrix
类型。这就是箱子nalgebra的作用。
答案 1 :(得分:0)
您也可以使用向量(Vec<Vec<T>>
)的向量,而无需实现自己的Matrix
或使用库。但这在索引方面比Adrian的方法明显慢。 nalgebra
擅长矢量化计算,但在元素运算方面,它比由Vec<T>
或Vec<Vec<T>>
组成的简单矩阵的性能差。以下是一些基准测试:
test bench_vec ... bench: 84,694,933 ns/iter (+/- 7,412,836)
test bench_vec_of_vec ... bench: 87,083,636 ns/iter (+/- 1,171,842)
test bench_vec_unsafe ... bench: 41,440,947 ns/iter (+/- 752,463)
test bench_vec_of_vec_unsafe ... bench: 44,532,595 ns/iter (+/- 629,209)
test bench_nalgebra ... bench: 452,872,630 ns/iter (+/- 40,284,295)
#![feature(test)]
extern crate test;
use na::Matrix;
use na::{Dynamic, VecStorage};
use nalgebra as na;
type DMatrixi32 = Matrix<u8, Dynamic, Dynamic, VecStorage<u8, Dynamic, Dynamic>>;
use test::Bencher;
#[bench]
fn bench_vec_of_vec(b: &mut Bencher) {
let (m, n) = (10000, 10000);
let mut matrix = vec![vec![0u8; n]; m];
b.iter(|| {
for i in 0..m {
for j in 0..n {
matrix[i][j] = 1u8;
}
}
});
}
#[bench]
fn bench_vec(b: &mut Bencher) {
let (m, n) = (10000, 10000);
let mut matrix = vec![0u8; n * m];
b.iter(|| {
for i in 0..m {
for j in 0..n {
matrix[i * n + j] = 1u8;
}
}
});
}
#[bench]
fn bench_vec_of_vec_unsafe(b: &mut Bencher) {
let (m, n) = (10000, 10000);
let mut matrix = vec![vec![0u8; n]; m];
b.iter(|| {
for i in 0..m {
for j in 0..n {
unsafe {
*matrix.get_unchecked_mut(i).get_unchecked_mut(j) = 1u8;
}
}
}
});
}
#[bench]
fn bench_vec_unsafe(b: &mut Bencher) {
let (m, n) = (10000, 10000);
let mut matrix = vec![0u8; n * m];
b.iter(|| {
for i in 0..m {
for j in 0..n {
unsafe { *matrix.get_unchecked_mut(i * n + j) = 1u8 };
}
}
});
}
#[bench]
fn bench_nalgebra(b: &mut Bencher) {
let (m, n) = (10000, 10000);
let mut matrix = DMatrixi32::from_vec(m, n, vec![0u8; n * m]);
b.iter(|| {
for i in 0..m {
for j in 0..n {
matrix[(i, j)] = 1u8;
}
}
});
}