Question

好的，我实际上正在处理大量浮点矩阵的内存存储。这些矩阵存储统计数据，大多数情况下，只有少数单元格包含非空值。

让我们考虑一下这个简单的问题。项目随时间收集统计信息。这些统计信息存储在大约30个浮点条目的单行格式矩阵中。但是，对于一个项目，我们也有不同类型的统计数据。然后对于一个项目，我们可以定义这个简单的结构：

struct ItemStatistics
{
  uint64_t item_id;
  float * statistics_a;
  ...
  float * statistics_z;
};

当应用程序（服务器）运行时，我会收集数千个项目的大量统计信息。然后，我们可以定义一个全局结构，将所有项目的应用程序统计信息存储为快速访问的映射：

typedef std::map<uint64_t, ItemStatistics*> StatisticsDb; // item_id <-> statistics

这种天真的表示不是内存消耗效率，因为每个 statistics_x 对象都是一个大约30个条目的修复大小的数组。因为，平均而言，只收集了5个值，矩阵大部分时间都是10％，有时甚至更少。

是否有一种内存有效的方式来存储这些数据？

有没有办法避免每个矩阵分配的malloc开销？（对于一百万个项目和四种统计数据，我们有大约400万个malloc操作，没有考虑到std :: map插入开销...）

Answer 1

也许SparseLib ++可能是您感兴趣的东西。看看它是否符合您的需求：http://math.nist.gov/sparselib++/

SparseLib ++是一个C ++类库有效的稀疏矩阵计算跨越各种计算平台。