Как часть личного проекта, я хотел бы оптимизировать следующую функцию, чтобы она работала как можно быстрее.Любой прирост производительности имеет значение, поскольку от этого зависит производительность остальной части программы.
В данный момент я использую функцию Eigen block (), но, поскольку отрицательные и не имеющие границ индексы не являются допустимыми аргументами, яЯ использую некоторый дополнительный код, чтобы блокировать () только необходимые данные.
Это функция, которую я пытаюсь оптимизировать;он пытается извлечь подматрицу вокруг данной записи матрицы.Цель состоит в том, чтобы затем хэшировать полученную матрицу (используя разновидность hash_combine boost) и искать ее в хеш-таблице.
Функция для оптимизации
#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
using namespace Eigen;
/// Returns a subsection from a matrix given the center and radius of the section. Fills space outside base matrix bounds with 0.
/// \param baseMatrix: The matrix from which to take a section. Entires are integers, either 0 or 1.
/// \param centerRow: The row serving as the center of the subsection.
/// \param centerCol: The column serving as the center of the subsection.
/// \param radius: The radius of the subsection, including the center entry.
/// \return A matrix of the same type as the input matrix of size radius*2-1, representing the slice of the input matrix around the provided center coordinate.
Eigen::MatrixXi GetMatrixSection(const MatrixXi &baseMatrix, int centerRow, int centerCol, int radius)
{
//== Constraints ==
// baseMatrix, both dimensions can be between 1 and maxInt, but will generally be in range [3, 25] matrix is usually but not always square
// 0 <= centerRow <= baseMatrix.rows()-1
// 0 <= centerCol <= baseMatrix.cols()-1
// 1 <= radius <= max(baseMatrix.rows(), baseMatrix.cols())
// This specific implementation of the function allows for radius of any size > 0
// Create Base Matrix to fill
int nSize = radius * 2 - 1; // Size of resulting matrix
MatrixXi result = Eigen::MatrixXi().Constant(nSize, nSize, 0);
// Get indices of the top-left corner for the block operation
int lowerRowBound = centerRow - (radius-1);
int lowerColBound = centerCol - (radius-1);
// Get the top-left corner of baseMatrix
int upperLeftCopyableRow = std::max(0, lowerRowBound);
int upperLeftCopyableCol = std::max(0, lowerColBound);
// Determine how many rows we need to take from the baseMatrix
int numCopyableRows = std::min((int)baseMatrix.rows()-upperLeftCopyableRow, std::min(0, lowerRowBound)+nSize);
int numCopyableCols = std::min((int)baseMatrix.cols()-upperLeftCopyableCol, std::min(0, lowerColBound)+nSize);
if(numCopyableRows <= 0 || numCopyableCols <= 0) return result; // if it is impossible to copy anything from result, don't try
// Copy all data we can from the baseMatrix
MatrixXi copiedBlock = baseMatrix.block(upperLeftCopyableRow, upperLeftCopyableCol, numCopyableRows, numCopyableCols);
// Copy the data from baseMatrix into resulting matrix
result.block(upperLeftCopyableRow-lowerRowBound, upperLeftCopyableCol-lowerColBound,
(int)copiedBlock.rows(), (int)copiedBlock.cols()) = copiedBlock;
// Return resulting matrix
return result;
}
Я использую следующеекод для проверки эффективности вышеуказанной функции.
Временной код для функции
int TestGetMatrixSection(MatrixXi matrixToTest, int trials=1)
{
volatile int result = 0;
for(int t = 0; t < trials; ++t) {
for (int i = 1; i <= std::max(matrixToTest.rows(), matrixToTest.cols()); ++i) {
for (int j = 0; j < matrixToTest.rows(); ++j) {
for (int k = 0; k < matrixToTest.cols(); ++k) {
// std::cout << GetMatrixSection(matrixToTest, j, k, i) << "/n/n"; // printout
result += GetMatrixSection(matrixToTest, j, k, i).cols();
}
}
}
}
return result;
}
int main()
{
MatrixXi m = Eigen::MatrixXi(4, 5);
m<< 1, 0, 0, 0, 1,
1, 1, 0, 0, 1,
1, 0, 1, 1, 0,
1, 0, 0, 1, 0;
auto startTime = std::chrono::steady_clock::now();
TestGetMatrixSection(m, 10000);
std::cout << std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(std::chrono::steady_clock::now()-startTime).count() << " milliseconds\n";
return 0;
}
В настоящее время функция работает, но я беспокоюсь о производительности, так как она будет вызываться миллионамираз.
Ожидаемый результат
Example 3x3 matrix
[[1, 0, 1],
[1, 1, 0],
[0, 1, 0]]
row index 1, col index 1, radius 2
[[1, 0, 1],
[1, 1, 0],
[0, 1, 0]]
row index 0, col index 0, radius 2
[[0, 0, 0],
[0, 1, 0],
[0, 1, 1]]
row index 2, col index 2, radius 2
[[1, 0, 0],
[1, 0, 0],
[0, 0, 0]]
row index 0, col index 0, radius 3
[[0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 1, 0, 1],
[0, 0, 1, 1, 0],
[0, 0, 0, 1, 0]]