Question

我试图在一个数组中找到一个具有最小绝对值的元素。例如，在数组[5.1，-2.2,8.2，-1,4,3，-5,6]中，我想得到值-1。我使用以下代码（ myarray 是1D数组而未排序）

for (int i = 1; i < 8; ++i)
    {
        if(fabsf(myarray[i])<fabsf(myarray[0])) myarray[0] = myarray[i];
    }

然后，目标值在 myarray [0] 中。因为我必须多次重复这个过程，所以这段代码成为我程序的瓶颈。有谁知道如何改进此代码？提前致谢！

顺便说一下，阵列的大小总是 8 。这可以用来优化这段代码吗？

更新：到目前为止，以下代码在我的机器上运行稍微好一些：

float absMin = fabsf(myarray[0]); int index = 0; 
for (int i = 1; i < 8; ++i)
    {
        if(fabsf(myarray[i])<absMin) {absMin = fabsf(myarray[i]); index=i;}
    }
float result = myarray[index];

我在徘徊如何避免 fabsf ，因为我只想比较绝对值而不是计算它们。有谁有想法吗？

Answer 1

让我提出一些可能有所帮助的想法：

float minVal = fabsf(myarray[0]);
for (int i = 1; i < 8; ++i)
{
    if(fabsf(myarray[i])<minVal) minVal = fabsf(myarray[i]);
}

myarray[0] = minVal;

但是现在的编译器非常聪明，你可能无法获得更高的速度，因为你已经获得了优化的代码。这取决于你提到的代码段的调用方式。

优化可能的另一种方法是使用C ++和STL，因此您可以使用典型的二叉搜索树std::set执行以下操作：

// Absolute comparator for std::set
bool absless_compare(const int64_t &a, const int64_t &b) 
{
   return (fabsf(a) < fabsf(b));
}

std::set<float, absless_compare> mySet = {5.1, -2.2, 8.2, -1, 4, 3, -5, 6};

const float minVal = *(mySet.begin());

通过插入数字这种方法，它们已经按升序排序。较小的比较器通常是std :: set的集合，但您可以将其更改为使用与此示例中不同的内容。这可能对较大的数据集有所帮助，但是你提到你只有八个要比较的值，所以它实际上没有帮助。

八个元素是一个非常小的数字，可以保留在堆栈中，例如在填充数据之前，std::array<float,8> myarray的声明靠近排序函数。您应该在完整代码集上使用这些变体并观察有什么帮助。当然，如果您声明std::array<float,8> myarray或float[8] myarray运行时，您应该得到相同的结果。

您还可以检查的是fabsf是否真的使用float作为参数，并且不会将您的变量转换为double会降低性能。还有std::abs()我的理解推断出数据类型，因为在C ++中你可以使用模板等。

如果不想使用fabs显然是这样的呼叫

float myAbs(const float val)
{
   return (val<0) ? -val : val;
}

或者你把这个数字归零，这会使你的数字为负数。无论哪种方式，我很确定，fabsf完全了解这一点，我认为这样的代码不会让它更快。

所以我会检查参数是否转换为double。如果您的系统中有C99 Standard，则不应该出现此问题。

Answer 2

有一些城市神话，如内联，循环展开和类似的，这应该会使你的代码更快。好消息是你不必这样做，至少如果你使用-O3编译器优化。

坏消息是，如果您已经使用-O3，那么您无法做任何事情来加速此功能：编译器将优化您的代码！例如，它肯定会像某些人所建议的那样对fabsf(myarray[0])进行缓存。你能做到的唯一一件就是＆＃34;重构＆＃34;是在程序中构建错误并使其可读性降低。

我的建议是到其他地方寻求改进：

尝试减少此代码的调用次数
如果这个代码是瓶颈，那么我的猜测就是你一遍又一遍地重新计算最小值（否则将值填入数组需要大约相同的时间） - 所以缓存搜索结果< / LI>
将成本转移到更改数组的元素，例如通过使用一些奇特的数据结构（堆，priority_queue）或跟踪最少的元素。假设您的数组只有两个元素值[1,2]，因此最小值为1。现在如果你改变了
- 2到3，你不必做任何事情
- 2到0，您可以轻松地将最小值更新为0
- 1到3，你必须遍历所有元素。但也许这种情况不常见。

Answer 3

你能存储预制的价值吗？

同样正如@Gerstrong所提到的那样，将数字存储在循环外部并且只在数组更改时计算它将为您提供支持。

调用partial_sort或nth_element只会对数组进行排序，以使正确的值位于正确的位置。

std::nth_element(v.begin(), v.begin(), v.end(), [](float& lhs, float& rhs){
    return fabsf(lhs)<fabsf(rhs);
});

Answer 4

一种想法是进行比较“比赛”风格，而不是线性。换句话说，你首先将1与2,3，4与4等进行比较。然后你取出这4个元素并做同样的事情，然后再次，直到你只剩下一个元素。

这不会改变比较次数。由于每次比较都会从跑步中消除一个元素，无论如何都会有7个比较。那么为什么我建议呢？因为它从代码中删除了数据依赖性。现代处理器具有多个流水线，可以同时退出多个指令。但是，当您在循环中进行比较时，每个循环迭代都取决于前一个循环。当你做锦标赛风格时，前四个比较是完全独立的，所以处理器可以一次完成所有这些。

除此之外，您还可以在一个简单的循环中一次计算所有晶圆厂，并将其放入一个新的阵列中。由于晶圆厂的计算是独立的，因此可以很容易地加速。你会先做这个，然后比赛风格比较得到索引。它应该是完全相同的操作数，它只是改变了顺序，以便编译器可以更容易地看到缺少数据依赖性的更大的块。

Answer 5

具有最小绝对值的数组元素

让数组A

A = [5.1, -2.2, 8.2, -1, 4, 3, -5, 6]

A的最小绝对值为

double miniAbsValue = A.array().abs().minCoeff();
int i_minimum = 0;  // to find the position of minimum absolute value
for(int i = 0; i < 8; i++)
 {
  double ftn = evalsH(i);
  if( fabs(ftn) == miniAbsValue )
    {
      i_minimum =  i; 
    }
  }

现在A中具有最小绝对值的元素是

A(i_minimum)

在一个数组中查找具有最小绝对值的元素

5 个答案: