所以这个问题比较直截了当，我有几个半大型查找表~500kb一张。现在，这些完全相同的表被几个类实例化(可能很多)使用，考虑到这一点，我不想在每个类中存储相同的表。所以我可以将整个表作为“静态”成员转储到堆栈中，或者我可以有指向这些表的“静态”指针。在任何一种情况下，该类的构造函数都会检查它们是否已初始化，如果没有则进行初始化。但是，我的问题是，如果我选择指向表的静态指针(以免滥用堆栈空间)，什么是适当清理这些表的好方法。另请注意，我考虑过使用boost::share_ptr，但选择不使用，这是一个非常小的项目，我不打算添加任何依赖项。谢谢 最佳答案
我正在编写一个实时视频成像应用程序，需要加快此方法的速度。目前执行大约需要10毫秒，我希望将其缩短至2-3毫秒。我已经尝试了Array.Copy和Buffer.BlockCopy，它们都需要大约30毫秒，比手动复制长3倍。一种想法是以某种方式将4个字节复制为一个整数，然后将它们作为一个整数粘贴，从而将4行代码减少为一行代码。但是，我不确定该怎么做。另一个想法是以某种方式使用指针和不安全代码来做到这一点，但我也不确定该怎么做。非常感谢所有帮助。谢谢!编辑:数组大小为:inputBuffer[327680]、lookupTable[16384]、outputBuffer[1310720]p
我想在编译时为给定范围内的数学函数计算一个查找表，然后在运行时从该表中检索值。我的代码如下:#include#includetemplateclassLookupTable{public:constexprLookupTable(doublexMin,doublexMax):array(),xMin(xMin),xMax(xMax),dx((xMax-xMin)/(size-1)){for(autoi=0;i((x-xMin)/dx),0),size-1)];}private:doublearray[size];doublexMin;doublexMax;doubledx;};intm
我正在尝试制作一个基于整数数组的简单LookUpTable，其想法是在编译时计算它.为了让它能够用于我可能拥有的任何其他future的各种整数类型的表，我需要它作为一个模板。所以我有一个LookUpTable.h#ifndefLOOKUPTABLE_H#defineLOOKUPTABLE_H#include//out_of_rangetemplateclassLookUpTableIndexed{private://constexprstaticstd::size_tNUMBER_OF_ELEMENTS=N;//LookUpTableTm_lut[NUMBER_OF_ELEMENTS]
我正在做一些可能很愚蠢的事情，但如果它有效，那就太好了。我正在尝试以一种我需要自己的本质上是全局的查找结构(但理想情况下封装为类变量)的方式来专门化类型，但我希望对象是类型安全的，因此它们是参数化的。因此，基本上我有templateclassSpecialArray{//...private:staticmaplookupTable}不管出于什么原因，直到我去初始化lookupTable时我才想到当我说templateSpecialArray::lookupTable;将有许多不同的lookupTable运行附加到SpecialArray的各种实例。我怀疑这可能只是一个白日梦，正确的答
大家好，我是痞子衡，是正经搞技术的痞子。今天痞子衡给大家介绍的是i.MXRT中FlexSPI外设lookupTable里配置访问行列混合寻址Memory的参数值。 关于FlexSPI外设的lookupTable，痞子衡之前写过一篇非常详细的文章《从头开始认识i.MXRT启动头FDCB里的lookupTable》，这篇文章几乎可以帮助解决所有串行QuadSPINORFlash（四线）以及OctalFlash（八线）的读时序配置问题，因为这些Flash都只用单一行地址（RowAddr）来寻址。 但是市面上也有一些特殊的存储器（比如八线HyperBusFlash/RAM，OctalRAM等）
大家好，我是痞子衡，是正经搞技术的痞子。今天痞子衡给大家介绍的是i.MXRT中FlexSPI外设lookupTable里配置访问行列混合寻址Memory的参数值。 关于FlexSPI外设的lookupTable，痞子衡之前写过一篇非常详细的文章《从头开始认识i.MXRT启动头FDCB里的lookupTable》，这篇文章几乎可以帮助解决所有串行QuadSPINORFlash（四线）以及OctalFlash（八线）的读时序配置问题，因为这些Flash都只用单一行地址（RowAddr）来寻址。 但是市面上也有一些特殊的存储器（比如八线HyperBusFlash/RAM，OctalRAM等）
