Question

正如标题中所述，我找到了大量解决方案。大多数人会说std::array<4, std::array<4, int>>或std::vector<std::vector<int>>是好的，但是我发现这看起来很混乱，很难扩展到多维数组。另外，我担心这些数组实际上是对象数组，可能会带来一些开销（我想是这样，不是很确定）。那么最好的方法是什么？

Answer 1

一些要点让您入门。

首先，std::array对std::vector。这很容易。如果您在编译时知道2d数组的大小，则可以肯定std::array否则std::vector。

std::vector<std::vector<T>>可以满足需要快速准备的事情，并且很少在对性能不重要的代码中很少使用^（1）。

std::vector<std::vector<T>>的最大缺点是内存布局。您有两次间接访问，并且每行都是单独分配的，这对缓存造成了严重破坏，因此在性能关键代码^（1）中绝对是不行的。对于性能至关重要的代码，您需要使用成熟的数学库。专家可以比您或我更好地编写面向性能的代码，并且这种库的另一个重要优点是它通过了时间的考验。

如果出于任何原因要自己编写此代码，则解决方案是将矩阵展平。即使用std::vector<T>(numRows * numColumns)，然后使用以下公式访问元素：(i, j) -> v[i * numColumns + j]。并将其包装在一个不错的界面中。界面的复杂程度以及您允许对其进行哪种操作完全取决于您。

^（1）我想指出，大多数情况下，尤其是新手程序员完全误解了性能问题（由于缺乏经验，这是完全可以理解的）。首先，有一些普遍适用的实践适用于任何情况。然后是对算法和所用数据类型的分析。但是除此之外，您首先编写代码以提高可读性，然后，如果考虑到性能，则对代码进行概要分析，并开始优化概要分析器告诉您的位置。

Answer 2

我碰巧有这个未经测试的示例。如果可行，那么很好，否则它是如何在2D数组上创建1D视图的一个示例：

template<typename T>
class two_dee_array
{
public:
    two_dee_array(std::size_t row, std::size_t col)
        : v(row * col), stride(col) {}

    T& operator()(std::size_t row, std::size_t col)
        { return v[(row * stride) + col]; }

    T const& operator()(std::size_t row, std::size_t col) const
        { return v[(row * stride) + col]; }

    std::size_t col_size() const { return stride; }
    std::size_t row_size() const { return v.size() / stride; }

    auto begin() { return std::begin(v); }
    auto end() { return std::end(v); }

    auto begin() const { return std::begin(v); }
    auto end() const { return std::end(v); }

    auto cbegin() const { return std::cbegin(v); }
    auto cend() const { return std::cend(v); }

private:
    std::vector<T> v;
    std::size_t stride;
};

Answer 3

使用多维数组时，首先想到的是Matrix。我将显示Matrix的{{1}} classes的3个变体。在前两种情况下，您将看到数据存储在一维数组中，但是基于2D转换进行索引。在第三种类型中，我仅使用一个templates来保存所有内容，但是我使用另一个std::vector<Type>来保存所有用于索引到高维矩阵的每个维度的步幅。

第1个^st是std::vector<size_t>：-这将执行任何MxM - Matrix

Square Matrix

第2 ^nd是template<class T, unsigned M> class Matrix { static const unsigned Stride = M; static const Size = Stride * Stride; T data[Size] = {}; public: Matrix() {}; Matrix( const T* dataIn ) { fillMatrix( dataIn ); } void fillMatrix( const T* dataIn ); void printMatrix(); }; template<class T, unsigned M> void Matrix<T,M>::fillMatrix( const T* dataIn ) { for ( unsigned int i = 0; i < Size; i++ ) { this->data[i] = dataIn[i]; } } template<class T, unsigned M> void Matrix<T,M>::printMatrix() { for ( unsigned int i = 0; i < Stride; i++ ) { for ( unsigned int j = 0; j < Stride; j++ ) { std::cout << this->data[i*Stride + j] << " "; } std::cout << '\n'; } }：-这将执行任何2D矩阵

MxN - Matrix

第3个^rd是template<class T, unsigned M, unsigned N> class Matrix { private: static const unsigned Row = M; static const unsigned Col = N; static const unsigned Size = M * N; T data[Size] = {}; public: Matrix() {}; Matrix( const T* dataIn ) { fillMatrix( dataIn ); } void fillMatrix( const T* dataIn ); void printMatrix(); }; template<class T, unsigned M, unsigned N> void Matrix<T,M,N>::fillMatrix( const T* dataIn ) { for( unsigned int i = 0; i < Size; i++ ) { this->data[i] = dataIn[i]; } } template<class T, unsigned M, unsigned N> void Matrix<T,M,N>::printMatrix() { for( unsigned int i = 0; i < Row; i++ ) { for( unsigned int j = 0; j < Col; j++ ) { std::cout << this->data[i*Col + j] << " "; } std::cout << '\n'; } }：它将执行任何MxNx... - Matrix。注意-这需要具有支持可变参数模板的编译器的现代C ++！看起来像这样。前两个将编译，您可以按原样使用。至于这个;我没有展示整个课程，因为这只是冰山一角。我喜欢称其为体积矩阵的功能非常强大，并且有太多源可在此处发布，并且我的某些功能尚未完成。它还依赖于其他几个帮助程序类模板，并使用各种其他类型的类模板，这些类模板均与矩阵特别相关，以进行存储，记录等。但是它的基本外壳看起来像这样：

Arbitrary Matrix

它几乎完成的头文件看起来像这样，因为它仍在进行中，并且仅说明矩阵的实际存储情况：我仍然需要处理它的任何template<typename Type, size_t... Dims> class Matrix { public: static const size_t numDims_ = sizeof...(Dims); private: size_t numElements_; std::vector<Type> elements_; std::vector<size_t> strides_; public: Matrix() noexcept; template<typename... Arg> Matrix( Arg&&... as ) noexcept; const Type& operator[]( size_t idx ) const; size_t numElements() const { return elements_.size(); } const std::vector<size_t>& strides() const { return strides_; } const std::vector<Type>& elements() const { return elements_; } }; // Matrix方面。

calculation

构造和操作2d数组的最佳现代c ++方法是什么

3 个答案: