boost/uBLAS，Primal Perceptron Algorithm，重定向

 

今天写了一小段代码，一是试用一个uBLAS，二是学习一下Preceptron Algorithm的最原始形式，三是意外用了一下file重定向到stdin的功能。

#include <stdio.h>
#include <boost/numeric/ublas/vector.hpp>
#include <boost/numeric/ublas/matrix.hpp>
#include <boost/numeric/ublas/io.hpp>
#include <boost/numeric/ublas/matrix_proxy.hpp>

static const bool __debug = true;

using namespace boost::numeric::ublas;

class BinaryTrainingData ...{
public:
    unsigned N,L; 
    matrix<double> x;
    vector<int> y;
    void read() ...{
        scanf("%u %u", &N, &L);
        x.resize(L,N, false);
        y.resize(L);

        for (unsigned i = 0; i<L; ++i) ...{
            for (unsigned j=0; j<N; j++) ...{
                scanf("%lf", &(x(i,j)));                
            }
            scanf("%d", &(y(i)) );
        }
    }
};

class LinearPrimal ...{
private:
    unsigned N,L; 
    matrix<double> x;
    vector<int> y;

public:
    vector<double> w;

    LinearPrimal(const BinaryTrainingData & data) ...{
        assert(data.N>=1);
        assert(data.L>=1);
        N = data.N;
        L = data.L;
        x.resize(L,N+1,false);
        y.resize(L,false);

        project(x, range(0,L), range(0,N)) = data.x;
        y = data.y;
        w.resize(N+1, false);
        
        w = zero_vector<double>(N+1);

        if (__debug) ...{
            std::cout<<"x " << x<< std::endl;
            std::cout<<"y " << y<< std::endl;
            std::cout<<"w " << w<< std::endl;
        }
    }

    void operator ()(double yita) ...{
        assert(yita>0);
        column(x,N) = scalar_vector<double>(L,0.0);

        double t;
        double R = -1.0;
        for (unsigned i=0; i<L; ++i) ...{
            t = norm_2(row(x,i));
            if (t>R) R = t;
        }
        column(x,N) = scalar_vector<double>(L,R);

        bool mistake;
        do ...{
            mistake = false;
            for (unsigned i=0; i<L; ++i) ...{
                if ( y(i)*inner_prod(w, row(x,i)) <=0 ) ...{
                    w += w + yita * y(i) * row(x,i);
                    mistake = true;
                }
            }
        } while(mistake);
    }
};

int main() ...{
    BinaryTrainingData data;
    freopen ("input.txt","r",stdin);
    data.read();
    fclose(stdin);
    std::cout<<data.x<<std::endl;
    std::cout<<data.y<<std::endl;
    LinearPrimal lp(data);
    lp(0.1);
    std::cout<<"w = "<<lp.w<<std::endl;
    return 0;
}

 boost/uBLAS与blitz一样，也是专用于数值运算的库，都运用了大量template expression。虽然uBLAS不像blitz那样可以创建高维数组，而只能创建一维的vector和二维的matrix，但易用性方面，确大大好于blitz。尽管两者的效率我还未曾比过，也没读过相关的比较数据，但通过这次试用以及对boost其它库的试用，我决定以后都用uBLAS来实现我的数值运算。

以下介绍一些区别

boost/uBLAS使用时只要引用.hpp文件就行了，而blitz需要引用.lib文件，而且若要开启debug功能，又要引用另一不同的.lib文件，设置上麻烦了一些。

blitz中创建数组一般用array<double, 4> a(3,3,3,3)这样的形式；而uBLAS中，只有matrix和vector，但却有scalar_matrix，zero_matrix，scalar_vector等等节约存储的形式。

blitz中引用array的部分时，一般使用a(Range(1,3),Range::all())的形式，但得到的这部分引用，却常不能再用内置函数进行处理；uBLAS中，也有range，但还有row(),column这样方便的引用方式，引用后，仍能正常使用矩阵或向量函数进行处理。

uBLAS中包含了常用的矩阵和向量函数，如内积，外积，矩阵相乘，一阶矩，二阶矩等等；但blitz中只有少数几个，如内积，求和等，而且使用条件比较严格。

关于Perceptron Algorithm

这是用于线性分类的算法，代码中写的是最原始的形式，不多介绍

重定向

将输入文件，重定向到标准输入设备stdin是测试数据中常使用的方法。测试数据时，有时希望从文件读入，但有时希望手工输入。将输入数据的代码分两个版本cin/fin是个麻烦的事情，但如果用重定向，则改变输入是个两句话的简单事情。

#include <iostream>
using namespace std;
int main()
...{
    int a;
    freopen ("in.in","r",stdin);
    freopen ("out.out","w",stdout);
    cin>>a;
    cout<<a<<endl;
    fclose(stdin);
    fclose(stdout);
    return 0;
}

当io流与stdin/stdout同步时，还可以使用printf与scanf。