Question

我终于确定这个功能是我的大部分瓶颈问题的原因。我认为这是因为当大多数突触已经激活时会发生大量过度的随机访问。基本上，正如标题所说，我需要以某种方式优化算法，这样我才能在登陆剩下的少数几个之前随机检查大量活动元素。

此外，我还包括整个功能，以防其他可以发现的缺陷。

void NetClass::Explore(vector <synapse> & synapses, int & n_syns)   //add new synapses
{
    int size = synapses.size();
    assert(n_syns <= size );

    //Increase the age of each active synapse by 1
    Age_Increment(synapses);

    //make sure there is at least one inactive vector left
    if(n_syns == size)
        return;

        //stochastically decide whether a new connection is added
        if((rand_r(seedp) %1000) < ( x / (1 +(n_syns * ( y / 100)))))  
        {
            n_syns++; //a new synapse has been created

            //main inefficiency here
            while(1)
            {
                int syn = rand_r(seedp) % (size);
                if (!synapses[syn].active)
                {
                    synapses[syn].active = true;
                    synapses[syn].weight = .04 + (float (rand_r(seedp) % 17) / 100);     
                    break;
                }
            }
        }  
}

void NetClass::Age_Increment(vector <synapse> & synapses)  
{
    for(int q=0, int size = synapses.size(); q < size; q++)
        if(synapses[q].active)
            synapses[q].age++;
}

Answer 1

由于您已经遍历Age_Increment中的整个列表，因此请更新该函数以返回非活动突触的索引列表。

然后，您可以直接从该列表中选择一个随机项目。

Answer 2

将k范围内的随机数[0, size-n_syns)传递给Age_Increment。让Age_Increment返回k个空插槽。

Answer 3

这类似于在内存管理中查找空闲块的问题，因此我将查看该域中使用的算法，特别是free lists，这是一个空闲位置列表。（这些通常被实现为链接列表，以便能够有效地弹出元素。链接列表中的随机访问仍然是O（n） - 具有较小的n，但仍然不是用例的最佳选择。）

当可以事先知道哪些是满的时，随机选择一个空的向量元素

3 个答案: