是否可以实现一个接收C风格指针作为模板参数并以某种方式解析为静态特征矩阵但使用提供的内存的类？假设一个声明看起来像这样:EIGEN_ALIGN16doublearray[9];CMatrix::m;我确实了解映射，但我在下面提供的示例代码已证明，与静态特征矩阵相比，它们的速度要慢20%。前提是:我需要提供我自己的C指针。这样我就可以高效地重用C代码而不会产生拷贝。生成的矩阵对于Eigen而言应该是静态的，以便Eigen可以像在编译时使用静态数组一样进行优化。看看我上面的例子，在编译时我会提供矩阵大小(静态)和C指针。CMatrix应该退回到Eigen::Matrix。如果未提供C数组的
我正在搜索IPV4的数据结构。它应该存储什么？前缀:(base+mask)-->例如85.23.0.0/16base=85.23.0.0->32位无符号mask=16AKA255.255.0.0->char8bitunsigned所以最小主机是85.23.0.0，最大主机是85.23.255.255(我知道在正常情况下它应该是.0.1和.255.254，但我想简化它)我主要需要的是在存储的前缀中搜索IP的速度。例如，我给出unsignedint(32bit)，我需要判断它是否存在。我正在用C++编写，所以我可以使用STL现在它存储在STL集合(pairbase+mask)中，我正在一个
只是出于好奇而提出的简单问题。类上的多个方法需要使用字符串流，或者特别是ostringstream。1)有一个stringstream变量作为类成员，然后在使用它之前清除它，即msg.str("")2)每次需要使用时，在每个方法中本地创建一个新的stringstream变量。就效率和整洁度而言，哪种实现方式最好？我的直觉是选项1，但不确定初始构造与每次调用str()相结合是否会更糟？附言我读过Initializing..whichoneismoreefficient?和Whichisquicker/moreefficient?,我的下一步是研究分析和编写一个小的测试应用程序，但我觉得问
我有一个包含数百万个点的3D点云。我想将这些点存储在3D体素空间中。沿坐标轴的体素数超过3000(x)、4000(y)、1500(z)，共计3000*4000*1500个体素。我需要存储在体素中；最大点数、最小高度、最大高度和质心。然而，90%的体素是空的。所以存储它需要很多内存。实际上，我想稍后搜索每个体素的26个相邻体素。那么，将这些数据存储在体素空间并有效访问这些数据的最佳方式是什么？就性能而言，创建多维数组并不是最佳解决方案...请指点一下？ 最佳答案 此类数据的经典数据结构是kd-Trees和octrees..此外，您绝对
这里的目标是将多个已经排序的数组合并成一个结果数组。我写了下面的解决方案，想知道是否有办法改进这个解决方案/*Goalistomergeallsortedarrays*/voidmergeAll(constvector>&listOfIntegers,vector&result){inttotalNumbers=listOfIntegers.size();vectorcurpos;intcurrow=0,minElement,foundMinAt=0;curpos.reserve(totalNumbers);//Setthecurrentpositionthatwastraveredt
如果我有一个大的NSDirectory，通常来自一个已解析的JSON对象，我可以使用如下代码访问该对象:[[[[[objobjectForKey:@"root"]objectForKey:@"key1"]objectAtIndex:idx]objectForKey:@"key2"]objectAtIndex:idz];这条线可能比这长很多。我能以任何方式优化这段代码吗？至少让它更容易阅读？如果对象不对应，此行也会生成运行时错误，避免这种情况的最有效方法是什么？ 最佳答案 如果您使用-objectForKey:来处理您可以使用-val
很多数据仓库产品都采用了列式存储。如果数据表的总列数很多而计算涉及的列很少，采用列存就只读取需要的列即可，能够减少硬盘访问量，提高性能。特别是数据量非常大时，硬盘扫描和读取的时间占比很大，这时候列存的优势会很明显。那么，是不是只要用了列存就一定能做到性能最佳呢？我们来看看，列式存储在哪些方面还可以做的更高效。压缩结构化数据的编码方式一般都不会非常紧凑，常常还有一定的可压缩余地。数据仓库通常会在列存的基础上对数据进行压缩，在物理上减少数据存储量，从而减少读取时间，提高性能。数据表相同字段的数据类型一般都是一样的，甚至有些情况取值都很接近，这样的一批数据通常会有较好的压缩率。列存是将相同字段值存储
很多数据仓库产品都采用了列式存储。如果数据表的总列数很多而计算涉及的列很少，采用列存就只读取需要的列即可，能够减少硬盘访问量，提高性能。特别是数据量非常大时，硬盘扫描和读取的时间占比很大，这时候列存的优势会很明显。那么，是不是只要用了列存就一定能做到性能最佳呢？我们来看看，列式存储在哪些方面还可以做的更高效。压缩结构化数据的编码方式一般都不会非常紧凑，常常还有一定的可压缩余地。数据仓库通常会在列存的基础上对数据进行压缩，在物理上减少数据存储量，从而减少读取时间，提高性能。数据表相同字段的数据类型一般都是一样的，甚至有些情况取值都很接近，这样的一批数据通常会有较好的压缩率。列存是将相同字段值存储
我一直明白NSArray中的数据是连续存储在计算机内存中的(一个对象接一个对象)。我的问题是NSSet是如何存储的？如果每个对象都存储在计算机内存中的不同位置，那么它肯定会比数组慢吗？干杯NSSet是否更像链表？ 最佳答案 NSArray使用的存储没有记录。你不应该假设它对所有数组都是一样的。在redirectfish.com上有一篇精彩的文章，Ourarraysaren’t.如果您想知道满足您的要求最快的方法是什么。您必须自己进行测试，或者更具体地说明您打算如何使用NSSet。 关于o
我在我的一个View中使用UIPickerView，在同一个View中，我必须在5个以上的地方使用UIPickerView。我所做的是，为UIPickerView创建了一个导出并在所有位置重复使用相同的导出......例如......audio_cap_picker=nil;//Creatpickerview.if(audio_cap_picker==nil){audio_cap_picker=[[UIPickerViewalloc]init];audio_cap_picker.delegate=self;audio_cap_picker.showsSelectionIndicator
