出于super计算模拟的目的，我有一个包含两个大(十亿个元素)std::vector的结构:一个std::vector的“键”(64位整数)和一个std::vector的“值”。我不能使用std::map，因为在我考虑的模拟中，vector比std::map优化得多。此外，由于单独的vector提供了一些优化和缓存效率，我不能使用成对的vector。而且我不能使用任何额外的内存。那么，考虑到这些限制，通过增加键的值来对两个vector进行排序的最优化方法是什么？(欢迎使用模板元编程和疯狂的编译时技巧) 最佳答案 我脑海中浮现出两个想
我正在尝试向我的应用程序添加凹凸贴图功能，但我得到的模型非常多面:它发生的原因是因为我在每个面的基础上计算切线、副法线和法线，并且完全忽略了我从模型文件中获得的法线。计算目前使用三角形的两条边和纹理空间vector得到切线和副法线，然后通过叉积计算法线。一旦模型加载，所有这些都在CPU上完成，然后将值存储为模型几何的一部分。vector1=vertex2.coords-vertex1.coords;vector2=vertex3.coords-vertex1.coords;tuVector=vertex2.texcoords-vertex1.texcoords;tvVector=ver
我有一个排序vector数组，vectorb[1000009];现在我必须在行b[factor]中搜索x和y之间的范围，包括x和y。“因素”、“x”和“y”都是整数。我使用了以下方法:intlb,ub;if(b[factor][0]>=x){lb=0;}else{lb=upper_bound(b[factor].begin(),b[factor].end(),x)-b[factor].begin();while(b[factor][lb-1]>=x)lb--;}if(b[factor][sz2-1]y)ub--;}但是这种方法并不是总能给出正确的答案。此外，我想使用一些比较器功能来实现
我矢量化了以下循环，它出现在我正在开发的应用程序中:voidvecScl(Node**A,Node*B,longval){intfact=round(dot/const);for(i=0;ivector[i]-=fact*B->vector[i];}这是SSE代码:voidvecSclSSE(Node**A,Node*B,longval){intfact=round(dot/const);__m128ivecPi,vecQi,vecCi,vecQCi,vecResi;intsseBound=SIZE/4;for(i=0,j=0;jvector)[i]);vecQi=_mm_set_ep
我正在尝试将载体与GMP结合使用。但是当我编译这样的东西时，我得到“[...]\bits\vector.tcc[Error]arraymustbeinitializedwithabrace-enclosedinitializer”。任何具有动态大小的数据结构都可以工作——双端队列是最好的，但当我尝试这样做时，我弹出了更多的错误。如何使此停止失败？#include#includeintmain(){mpz_ttest;mpz_init(test);std::vectora_vector;a_vector.push_back(test);return0;} 最佳
我正在使用STL库，我的目标是尽量减少数据重新分配的情况。我在想，是吗？std::vector::assign(size_typen,constvalue_type&val)如果大小未更改或实际上只是分配新值(例如，使用operator=)，则重新分配数据？STL文档位于http://www.cplusplus.com/说以下(C++98):Inthefillversion(2),thenewcontentsarenelements,eachinitializedtoacopyofval.Ifareallocationhappens,thestorageneededisallocate
我有一个二维的不对称vector。vector>Test其中测试=246576579105910910我正在阅读第1行，如果其中的任何元素出现在其他行中，则将其删除。例如..阅读第1行后，我必须从其他行中删除6、5和7。然而，它不起作用这是我正在尝试的代码Test[i].erase(Test[i].begin()+j);其中i=行，j是列。我的代码是:for(i=0;i0){Test[i].erase(Test[i].begin()+j);}}} 最佳答案 也许它不是很好，但它有效#include#include#include#i
我目前正在构建一个使用vector类动态处理大量内存的代码。代码正在使用push_back构建vector，其中重要的是要注意vector是二维的，表示数据矩阵。根据情况，该矩阵可能很小，也可能变得异常大。例如，数据矩阵可以有几行，每行1000列，也可以有1000行，列数相同，全是double数据类型。显然，这很容易成为一个问题，因为1000x1000x8=8000000字节，因此在内存中代表8MB。但是多10倍的列和多10倍的行呢？(这很容易在我的代码中发生)。我通过将数据矩阵写入硬盘来解决这个问题，但是这种方法相当慢，因为我没有充分利用RAM。我的问题:如何构建由vector>表示
这个问题在这里已经有了答案:AVX2whatisthemostefficientwaytopackleftbasedonamask?(6个答案)关闭6年前。在问题OptimizingArrayCompaction，最佳答案是:SSE/AVXregisterswithlatestinstructionsetsallowabetterapproach.WecanusetheresultofPMOVMSKBdirectly,transformingittothecontrolregisterforsomethinglikePSHUFB.Haswell(AVX2)可以做到这一点吗？或者它是否需
我正在尝试生成间隔值-给定一个vector，比如20、30、69、89、200，每一对之间有什么区别？数据集有25m个元素，所以我查看了R和RCpp的解决方案——速度很重要。R实现是:intertimeC++实现:NumericVectorintertime(NumericVectortimestamps){//Identifysizeofinputobjectintinput_size=timestamps.size();//InstantiateoutputobjectNumericVectoroutput(input_size-1);//Loopoverthedatafor(in
