关于数组处理优化的一次讨论

这是二十几年前在上交大饮水思源BBS上关于数组处理优化的一次讨论。下面都是原帖,没有修改过。

【 原文由 MICROZC 所发表 】

标题: [转载] 一个关于循环的问题 下面两个过程,那个更加优化,为什么

int i,j;

for ( i=0; i<10000; i++)

     for ( j=0; j<50; j++)

         p[i][j] = 5*p[i][j];

int i,j;

for ( j=0; j<50; j++)

     for ( i=0; i<10000; i++)

         p[i][j] = 5*p[i][j];

【 在 beepbug 的大作中提到: 】

没实际试过。但是我想,具体试一种C编译器或许不能完整回答问题。从根本上看,似乎取决于C编译器是如何处理数组的。是行优先呢,还是列优先?如果全世界的C编译器全是一个德性,那无疑有唯一答案。如果两种都有,那答案便因编译器而异了。

【 在 rainycat 的大作中提到: 】

这个应该是固定的

例如:int a[3][4]是作为由3个4元数组构成的数组来处理的,这样a[3][0]和a[3][1]自然是相邻的。

我不记得这叫行优先还是列优先,总之跟fortran相反

【 在 beepbug 的大作中提到: 】

如果a[3][0]和a[3][1]是相邻的,便是列优先。反之,若a[1][2]和a[2][2]相邻,便是行优先。对于前者,应将行处理放在外循环,将列处理放在里面。对于后者,则相反。这样效率才高。

【 在 blueskyer 的大作中提到: 】

恩 这个倒是的确 不过不论是什么优先 总要有一个规律 可能最终的结论因编译器的实现而定 但是 具体遵循什么样的规律 还是有一定讨论的意义的

【 在 beepbug 的大作中提到: 】

可能是我没讲清这个道理。我说的就是规律。是因编译器的实现而异。确切地说,就是取决于所用的C编译器对数组的处理(物理存储结构)是行优先还是列优先。

(其中很多人跟帖,都表示要实际试一下。省略。)

【 在 beepbug 的大作中提到: 】

我很赞同哪位同学亲手做实验。只是想提醒一下,只在一种机器上的一种编译器上做实验,结果不能算是普遍真理。还有,在负荷很重的多用户UNIX主机上做要注意:由于O.S.的Nondeterminacy,结果会很搞笑。我曾在C-1小巨型机上重复做过类似题目。结果是个别几次竟然是相反结论。

【 在 phiobos 的大作中提到: 】

其实这个问题更多的取决于操作系统和CPU的内存操作策略而不是编译器

【 在 beepbug 的大作中提到: 】

你的数组不是O.S.管的。C编译器的linker为你的数组向O.S.申请一块空间。O.S.只管提供要求字节数的空间,而不管linker用作什么以及怎么用。O.S.也管数组,但那是它自己内部的数组。CPU的指令系统对数组的处理效率倒是有最大的影响。但是与这个问题的本义无关(这里是讨论哪一种快)。linker拿到空间后,便按这种C编译器的思路建立你的数组的物理存储结构。要么是行优先,要么是列优先。你顺着它做,效率就高。逆水行舟就费力。

这个问题值得讨论。因为它涉及到好多方面。软、硬皆有:数据结构的物理存储结构、存储空间的使用、编译器及其与O.S.的关系、O.S.的不确定性、指令系统、实验与结论的关系等等。

【 在 lippman 的大作中提到: 】

恩 数组不是系统管的 没错 但这个问题不是数组的问题了 主要是cache 命中率的问题还有内存分配的问题 这都是编译器无法染指的地方

【 在 beepbug 的大作中提到: 】

cache命中率不会改变快慢结果。它有影响,但是只是使快的更快,慢的更慢。没影响所讨论问题的结论。内存怎样分配对这个问题没关系。有关系的只是分配来的内存怎么使用。

当数组非常庞大时,数组的处理速度就影响程序的运行速度。这问题不仅仅是在C/C++里存在,在其它编程语言里也存在。要提高处理速度,光有数据结构和算法知识还不够,要了解你的数组的物理存储结构。

后来在水木清华BBS及XX部技术论坛上转贴过,用户名都是beepbug。

<think> 首先,用户的问题是:“我想查找vector数组一次性取出一段元素的方法 请问vector数组一次性取出一段元素的实现方法”。这涉及到从vector数据结构中提取一个子集。 我需要参考提供的引用。引用包括: - 引用[1]: 关于Python numpy数组的复制,展示了使用布尔索引来修改数组元素。 - 引用[2]: 关于在MATLAB中插入数组元素的挑战。 - 引用[3]: 关于C++ ArrayList的性能优化,指定初始大小。 - 引用[4]: 关于在排序数组中查找元素位置的二分搜索算法。 用户的问题是针对vector数组一次性取出一段元素。vector可能指的是C++中的std::vector,因为引用[3]提到了C++和ArrayList。 在我的系统级指令中,我需要: 1. 所有行内数学表达式使用$...$格式。 2. 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 3. LaTeX语法正确。 4. 使用中文回答。 5. 生成相关问题。 6. 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 用户的问题是关于vector数组取出一段元素,所以我应该解释如何实现这个。 在C++中,std::vector有一个方法来获取子向量:使用范围构造函数或subvector-like操作。std::vector本身不支持直接的subvector提取,但可以通过迭代器范围来创建新向量。 常见方法是使用构造函数:std::vector<T> newVec(oldVec.begin() + start, oldVec.begin() + end); 或者使用std::vector的assign方法。 用户的问题说“vector数组”,可能指的是vector或数组。在引用中,有numpy数组(Python)、MATLAB数组、C++ ArrayList(类似于vector)。我应该澄清context。 用户说“vector数组”,然后询问“一次性取出一段元素”,所以很可能是指类似C++ std::vector的结构。 在引用[1],有Python numpy示例:vector[equal_to_ten_or_five] = 50,这是在用布尔索引修改元素。 在引用[3],C++ ArrayList add操作。 在引用[4],二分搜索。 用户的问题是“一次性取出一段元素”,意思是提取一个连续的子序列。 在C++ std::vector中,提取一段元素的实现方法: 1. 使用迭代器范围构造新vector: std::vector<int> subVec(vec.begin() + start_index, vec.begin() + end_index); 这会创建一个包含从start_index到end_index-1元素的子向量。 2. 使用std::vector的 range-based methods。 在Python中,使用切片:sub_list = my_list[start:end] 在numpy中,类似:sub_array = arr[start:end] MATLAB中也支持切片。 用户没有指定语言,但从引用看,有Python、MATLAB、C++。我应该询问或覆盖主要语言。 用户的问题开头:“参考站内引用”,并提供了引用,所以我应该基于引用回答。 引用[1]是Python numpy,引用[2]是MATLAB,引用[3]是C++,引用[4]是二分搜索。 用户说“vector数组”,可能泛指向量数据结构。 在回答中,我应该覆盖常见语言。 结构化回答: 1. 解释概念:一次性取出一段元素通常称为切片或子数组提取。 2. 针对不同语言提供实现: - C++: 使用std::vector的迭代器构造函数。 - Python: 使用切片操作符。 - Python numpy: 使用切片。 - MATLAB: 使用索引范围。 3. 参考引用:引用[1]展示了numpy的索引,可以用来提取元素,但它是布尔索引而非范围索引。不过,numpy也支持切片。 引用[3]是关于ArrayList,在C++中类似于vector。 引用[4]关于搜索,不直接相关。 4. 确保回答真实可靠。 生成相关问题:在回答结束后,添加相关问题。 回答结构清晰,逐步解决问题。 步骤: 1. 理解问题:用户想从vector中提取连续的一段元素。 2. 解释方法。 3. 提供代码示例。 4. 添加引用标识。 5. 生成相关问题。 使用中文。 现在,构建回答。 开头:解释一次性取出一段元素的概念。 然后,分语言解释。 代码格式:使用代码块。 在系统指令中,有示例使用代码块。 所以,我应该使用代码块展示实现方法。 参考引用:在相关部分添加引用。 例如,在提到numpy时,添加[^1]。 在提到ArrayList时,添加[^3]。 用户说“参考站内引用”,所以我应该尽量引用。 最后,添加相关问题。 相关问题:例如,如何高效提取子数组?各语言性能比较?等。 完整回答。 </think> 以下是针对您查询的“vector数组一次性取出一段元素”的实现方法的详细解答。一次性取出一段元素通常称为切片或子数组提取,它会创建一个新的数组或向量,包含原数组中指定索引范围的连续元素。这种方法在数据处理中很常见,可以避免逐个元素操作的低效率。我将结合不同编程语言(如C++、Python和MATLAB),基于您提供的参考文献进行解释和实现。实现的核心是使用迭代器或索引范围来提取子集,这比逐个元素复制更高效。 ### 实现方法概述 一次性取出一段元素的基本原理是:指定起始索引 $ \text{start} $ 和结束索引 $ \text{end} $(其中 $\text{end}$ 通常是开区间,即元素包含 $\text{start}$ 但不包含 $\text{end}$),然后通过内置方法直接提取该范围的元素。在大多数语言中,这可以在 $O(k)$ 时间内完成($k$ 是被提取的元素个数),比手动循环更高效。注意,提取操作通常创建新对象,不影响原数组。 下面我将分语言说明实现方法,并提供清晰的代码示例。实现过程参考了您的参考文献(例如,引用[1]展示了numpy数组的索引操作,引用[3]涉及C++ ArrayList的性能优化)。 ### 1. C++ 实现(适用于 std::vector) 在 C++ 中,`std::vector` 是动态数组的常用实现。提取一段元素可以通过迭代器范围构造函数实现,这是最高效的方法(时间复杂度 $O(k)$),因为它直接复制连续内存块。 - **方法**:使用 `vector` 构造函数,传入起始和结束迭代器:`new_vector = std::vector<T>(old_vector.begin() + start, old_vector.begin() + end);` - **优点**:避免手动循环,性能高(类似于引用[3]中指定ArrayList初始大小的优化思想)。 - **示例代码**: ```cpp #include <iostream> #include <vector> int main() { // 创建一个示例 vector std::vector<int> vec = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}; // 一次性提取索引 2 到 5 的元素(索引从0开始,包含2但不包含5) int start = 2; int end = 5; std::vector<int> sub_vec(vec.begin() + start, vec.begin() + end); // 输出结果: sub_vec 包含 [3, 4, 5] for (int num : sub_vec) { std::cout << num << " "; } return 0; } ``` 在这个例子中,`sub_vec` 会包含原数组中索引为 2, 3, 4 的元素。如果您需要处理大规模数据,提前指定新 vector 的大小可以进一步优化性能(类似于引用[3]中初始化 ArrayList 的建议)[^3]。 ### 2. Python 实现(使用列表或 numpy) Python 支持列表(list)和 numpy 数组(numpy.array),两者都支持切片操作符 `[start:end]` 来一次性提取子集。numpy 数组更高效,适用于数值计算(引用[1]演示了类似索引操作)。 - **方法**: - **Python 列表**:使用 `sub_list = old_list[start:end]`。 - **numpy 数组**:使用 `sub_array = old_array[start:end]`,支持步长等高级功能。 - **优点**:切片操作简洁高效(时间复杂度和内存占用均为 $O(k)$),numpy 在处理大型数组时性能更优。 - **示例代码**: ```python # Python 列表示例 my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] start = 2 end = 5 sub_list = my_list[start:end] # 输出: [3, 4, 5] print("Python列表切片:", sub_list) # numpy 数组示例(需要安装numpy) import numpy as np vector = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) sub_vector = vector[start:end] # 输出: [3, 4, 5] print("numpy数组切片:", sub_vector) ``` 在 numpy 中,切片操作非常灵活,甚至可以使用布尔索引(如引用[1]所示)提取非连续元素,但一次性提取连续范围时,切片是最佳选择[^1]。 ### 3. MATLAB 实现 MATLAB 中的数组支持索引范围提取(类似于切片),语法为 `sub_array = old_array(start:end)`。需要注意的是,MATLAB 索引从1开始(不是0),这对索引计算有影响(引用[2]提到了数组操作挑战,但这里提取是直接的)。 - **方法**:使用冒号操作符 `:`:`sub_array = array(start_index:end_index)`。 - **优点**:简单高效,MATLAB 内部优化了这类操作。 - **示例代码**: ```matlab % 创建示例数组 array = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70]; % 一次性提取索引 3 到 5 的元素(包含3和5) start_index = 3; end_index = 5; sub_array = array(start_index:end_index); % 输出: [30, 40, 50] disp(['MATLAB子数组: ', num2str(sub_array)]); ``` 如果提取范围较大,MATLAB 的动态数组管理可能会引入开销,但整体性能良好(引用[2]讨论了插入操作的瓶颈,但提取通常更高效)[^2]。 ### 注意事项 - **索引规则**:所有语言的索引起始点不同(C++/Python 从0开始,MATLAB 从1开始),确保正确计算索引以避免错误。 - **性能优化**:对于大型数组一次性提取比逐个元素复制快得多(引用[4]的二分搜索优化强调了算法效率,类似地,这里避免手动循环)[^4]。 - **内存占用**:该方法创建新对象,如果内存敏感,考虑使用引用或视图(如numpy的切片视图)。 - **通用建议**:在 C++ 中,如果频繁提取子向量,确保原 vector 大小合理;Python 和 MATLAB 中,切片操作通常是首选。 ### 相关问题 为了更深入学习,以下是相关问题: 1. 如何在不同语言中高效地合并或插入数组元素? 2. Python numpy 切片操作与布尔索引的性能有什么区别?(参考引用[1]的示例) 3. C++ vector 在提取子向量时如何避免内存拷贝? 4. MATLAB 中处理大型数组时,有哪些优化切片性能的技巧?(基于引用[2]的挑战) 如果您有特定语言需求或更多细节(如数组大小或上下文),请提供以进一步优化回答!
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