在Lu中创建自定义数据类型,小矩阵乘效率测试

本文介绍如何在Lu中自定义矩阵类型,并通过矩阵乘法进行效率测试,对比了Lu与Matlab的执行速度,展示了Lu在动态对象管理上的优势。

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在Lu中创建自定义数据类型,小矩阵乘效率测试

本例中,我们将自定义矩阵(matrix)类型,基本类型和扩展类型均为matrix(标识矩阵)。

基本要点:

(1)编写生成矩阵(matrix)的函数NewMatrix和销毁矩阵的函数DelMatrix

(2)为自定义类型matrix编写运算符重载函数OpMatrix

(3)用函数LockKey将重载函数OpMatrix注册到Lu,锁定的键的类型即为matrix,要注册为常量,以便于使用。

(4)为自定义类型matrix编写其他操作函数(本例未提供)。

(5)用函数LockKey解锁键matrix(本例中,程序退出时会自动解锁,故可以不用)。

仅需要以下支持文件:

1)头文件lu32.h。
2)导入库lu32.lib。
3)核心库lu32.dll。

#include <windows.h> #include <iostream> #include <math.h> #include "lu32.h" #pragma comment( lib, "lu32.lib" ) using namespace std; //自定义矩阵 class myMatrix { public: double *Array; //数据缓冲区 luVOID ArrayLen; //数据缓冲区长度 luVOID Dim[2]; //矩阵维数 myMatrix(){Array=NULL; ArrayLen=0; Dim[0]=0; Dim[1]=0;} ~myMatrix() { if(Array) delete[] Array; } }; luKEY Matrix=-1000; //标识矩阵类型,最终的Matrix由LockKey决定 void _stdcall LuMessage(wchar_t *pch)//输出动态库信息,该函数注册到Lu,由Lu二级函数调用 { wcout<<pch; } void _stdcall DelMatrix(void *me) //用于LockKey函数及InsertKey函数,使Lu能自动销毁myMatrix对象 { delete (myMatrix *)me; } myMatrix * _stdcall NewMatrix(luVOID m,luVOID n) //生成一个myMatrix对象 { myMatrix *pMatrix; luVOID k; double *pa; char keyname[sizeof(luVOID)]; void *NowKey; k=m*n; pMatrix=(myMatrix *)GetBufObj(Matrix,keyname);//先尝试从缓冲区中获取一个矩阵对象 if(pMatrix) { if(pMatrix->ArrayLen!=k) //重置矩阵的大小 { pa=new double[k]; if(!pa) { DeleteKey(keyname,sizeof(luVOID),Matrix,DelMatrix,1); //将矩阵对象放回缓冲区 return NULL; } delete[] pMatrix->Array; pMatrix->Array=pa; } } else { pMatrix=new myMatrix; //创建矩阵对象 if(!pMatrix) return NULL; pMatrix->Array=new double[k]; if(!pMatrix->Array) { delete pMatrix; return NULL; } if(InsertKey((char *)&pMatrix,-1,Matrix,pMatrix,DelMatrix,NULL,0,NowKey)) //将矩阵对象注册到Lu { delete pMatrix; return NULL; } } pMatrix->ArrayLen=k; pMatrix->Dim[0]=m; pMatrix->Dim[1]=n; return pMatrix; } LuData _stdcall OpMatrix(luINT mm,LuData *xx,void *hFor,int theOperator) //运算符重载函数,用于LockKey函数 { LuData a; myMatrix *pMatrix1,*pMatrix2,*pMatrix3; luVOID i,j,k,m,n,u,v; double *pa,*pb,*pc; luMessage pMessage; wchar_t wchNum[32]; char chNum[32]; a.BType=luStaData_nil; a.VType=luStaData_nil; a.x=0; switch(theOperator) { case 2: //重载运算符* pMatrix1=(myMatrix *)SearchKey((char *)&(xx->x),sizeof(luVOID),Matrix); pMatrix2=(myMatrix *)SearchKey((char *)&((xx+1)->x),sizeof(luVOID),Matrix); if(!pMatrix1 || !pMatrix2) break; //对象句柄无效,不是矩阵 if(pMatrix1->Dim[1]!=pMatrix2->Dim[0]) break; //维数不匹配 pMatrix3=NewMatrix(pMatrix1->Dim[0],pMatrix2->Dim[1]); //生成新矩阵 if(!pMatrix3) break; pa=pMatrix1->Array; pb=pMatrix2->Array; pc=pMatrix3->Array; m=pMatrix1->Dim[0]; n=pMatrix1->Dim[1]; k=pMatrix2->Dim[1]; for(i=0; i<m; i++) //矩阵乘 { for(j=0; j<k; j++) { u=i*k+j; pc[u]=0.0; for (v=0; v<n; v++) { pc[u]=pc[u]+pa[i*n+v]*pb[v*k+j]; } } } FunReObj(hFor); //告诉Lu,返回一个动态对象 a.BType=Matrix; a.VType=Matrix; a.x=0; *(luVOID *)&(a.x)=(luVOID)pMatrix3; break; case 25: //重载运算符.* pMatrix1=(myMatrix *)SearchKey((char *)&(xx->x),sizeof(luVOID),Matrix); pMatrix2=(myMatrix *)SearchKey((char *)&((xx+1)->x),sizeof(luVOID),Matrix); if(!pMatrix1 || !pMatrix2) break; //对象句柄无效,不是矩阵 if(pMatrix1->Dim[0]!=pMatrix2->Dim[0] || pMatrix1->Dim[1]!=pMatrix2->Dim[1]) break; //维数不相同 pMatrix3=NewMatrix(pMatrix1->Dim[0],pMatrix1->Dim[1]); //生成新矩阵 if(!pMatrix3) break; for(i=0;i<pMatrix1->ArrayLen;i++) pMatrix3->Array[i]=pMatrix1->Array[i]*pMatrix2->Array[i]; //矩阵点乘 FunReObj(hFor); //告诉Lu,返回一个动态对象 a.BType=Matrix; a.VType=Matrix; a.x=0; *(luVOID *)&(a.x)=(luVOID)pMatrix3; break; case 46: //重载函数new if(mm<2) break; if((xx+1)->x<1 || (xx+2)->x<1 || (xx+1)->BType!=luStaData_int64 || (xx+2)->BType!=luStaData_int64) break; pMatrix3=NewMatrix((luVOID)(xx+1)->x,(luVOID)(xx+2)->x);//生成新矩阵 if(!pMatrix3) break; for(j=0,i=3;i<=mm;i++,j++) //赋初值 { if(j>=pMatrix3->ArrayLen) break; if((xx+i)->BType!=luStaData_double) break; //只接受实数参数 pMatrix3->Array[j]=*(double *)&((xx+i)->x); } FunReObj(hFor); //告诉Lu,返回一个动态对象 a.BType=Matrix; a.VType=Matrix; a.x=0; *(luVOID *)&(a.x)=(luVOID)pMatrix3; break; case 49: //重载函数o pMessage=(luMessage)SearchKey("\0\0\0\0",sizeof(luVOID),luPubKey_User); if(!pMessage) break; pMatrix1=(myMatrix *)SearchKey((char *)&(xx->x),sizeof(luVOID),Matrix); if(!pMatrix1) break; //对象句柄无效,不是矩阵 pa=pMatrix1->Array; m=pMatrix1->Dim[0]; n=pMatrix1->Dim[1]; k=0; for(i=0; i<m; i++) //输出矩阵 { pMessage(L"\r\n"); k+=2; for(j=0; j<n; j++) { _gcvt_s(chNum,pa[i*n+j],16); for(u=0;chNum[u];u++) {wchNum[u]=chNum[u]; k++;} wchNum[u]='\0'; pMessage(wchNum); pMessage(L" "); k+=2; } } pMessage(L"\r\n"); k+=2; a.BType=luStaData_int64; a.VType=luStaData_int64; a.x=k; //按函数o的要求,返回输出的字符总数 break; default: break; } return a; } void main(void) { void *hFor; //表达式句柄 luINT nPara; //存放表达式的自变量个数 LuData *pPara; //存放输入自变量的数组指针 luINT ErrBegin,ErrEnd; //表达式编译出错的初始位置和结束位置 int ErrCode; //错误代码 void *v; wchar_t ForStr[]=L"o{new[matrix,2,3: 0.,1.,2.;3.,4.,5.]*new[matrix,3,2: 1.,2.;3.,4.;5.,6.]}";//字符串表达式,矩阵乘 //wchar_t ForStr[]=L"o{new[matrix,2,3: 0.,1.,2.;3.,4.,5.].*new[matrix,2,3: 1.,2.,3.;4.,5.,6.]}";//字符串表达式,矩阵点乘 LuData Val; if(!InitLu()) return; //初始化Lu while(LockKey(Matrix,DelMatrix,OpMatrix)){Matrix--;} //锁定一个键,用于存储矩阵扩展类型 Val.BType=luStaData_int64; Val.VType=luStaData_int64; Val.x=Matrix; //定义整数常量 SetConst(L"matrix",&Val); //设置整数常量 InsertKey("\0\0\0\0",4,luPubKey_User,LuMessage,NULL,NULL,1,v); //使Lu运行时可输出函数信息 wcout.imbue(locale("chs")); //设置输出的locale为中文 ErrCode=LuCom(ForStr,0,0,0,hFor,nPara,pPara,ErrBegin,ErrEnd); //编译表达式 if(ErrCode) { wcout<<L"表达式有错误!错误代码:"<<ErrCode<<endl; } else { LuCal(hFor,pPara); //计算表达式的值 } LockKey(Matrix,NULL,OpMatrix);//解锁键Matrix,本例中,该函数可以不用 FreeLu(); //释放Lu }


习题:

(1)自定义矩阵的加、减、左除、右除、点左除等运算,自编测试字符串代码,重新编译运行程序,观察计算结果。

(2)小矩阵乘效率测试。编译运行以下Lu字符串代码:

main(:a,b,c,d,t,i)=
a=new[matrix,2,2: 1.,2.,2.,1.],
b=new[matrix,2,2: 2.,1.,1.,2.],
c=new[matrix,2,2: 2/3.,-1/3.,-1/3.,2/3.],
t=clock(),
d=a*b, i=0, while{i<1000000, d=d*c*b, i++},
o{d, "time=",[clock()-t]/1000.," seconds.\r\n"}

C/C++中的字符串定义为:

	wchar_t ForStr[]=L"main(:a,b,c,d,t,i)= a=new[matrix,2,2: 1.,2.,2.,1.], b=new[matrix,2,2: 2.,1.,1.,2.], c=new[matrix,2,2: 2/3.,-1/3.,-1/3.,2/3.], t=clock(), d=a*b, i=0, while{i<1000000, d=d*c*b, i++}, o{d, \"time=\",[clock()-t]/1000.,\" seconds.\r\n\"}";//字符串表达式

结果:

4. 5.
5. 4.
time=0.797 seconds.
请按任意键继续. . .

Matlab 2009a 代码:

a=[1.,2.;2.,1.];
b=[2.,1.;1.,2.];
c=[2/3.,-1/3.;-1/3.,2/3.];
tic,
d=a*b;
for i=1:1000000
d=d*c*b;
end
d,
toc

结果:

d =
     4     5
     5     4
Elapsed time is 2.903034 seconds.

本例矩阵乘效率测试,Lu的速度超过了Matlab,主要在于Lu有更高的动态对象管理效率。

由以上可以看出,在Lu中自定义数据类型和系统内置类型有近乎相同的效率。

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