【问题标题】:How Does One Sum Dimensions of an Array Specified at Run-Time?如何在运行时指定数组的一个和维数?
【发布时间】:2010-09-06 14:17:57
【问题描述】:

我正在研究建立分布熵的函数。它使用 copula,如果有熟悉的话。我需要根据“关心”的维度来总结数组中的值。

示例:考虑以下示例...

维度 0(横向) _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ |_ 0 _|_ 0 _|_ 0 _|_ 2 _|维度 1 |_ 1 _|_ 0 _|_ 2 _|_ 0 _| (下) |_ 0 _|_ 3 _|_ 0 _|_ 6 _| |_ 0 _|_ 0 _|_ 0 _|_ 0 _| 我只“关心”维度 0,而“不关心”其余维度(维度 1)。 将此数组与上述规格相加将 将维度 1 的“堆栈”“折叠”为单个 4 x 1 数组: _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ |_ 1 _|_ 3 _|_ 2 _|_ 8 _| 然后可以将其相加,或执行任何操作。

我需要使用包含“n”个维度的数组来执行此操作,这可能是 20。此外,我需要能够做到这一点,关注某些维度并折叠其余维度。我对此特别困难,因为我无法想象 20 个维度:p。如果有人可以帮助我设置一些 c/c++ 代码来折叠/求和,我将非常感激。

更新:

刚到家。这里有一些信息可以回答您的问题:

  1. 抱歉回滚编辑,我希望当我单击回滚时它会显示更改,这样我就可以看到我搞砸了,有点像维基百科。我发现情况并非如此。
  2. @jeff - 什么没有意义?我使用这项出色的服务是出于(我认为是)合法的原因。我想在我的爱好上做得更好,就像我在高中一样。我的许多帖子都与实现遗传算法有关(这篇文章,sparsearray,排列数组,指针操作)。
  3. 我正在使用稀疏数组表示,因为使用传统(密集)数组可能会超过宇宙中的分子数量。目前,sparsearray 本身的实现并不重要,因为我正在努力使其与标准数组一起工作,然后再进行稀疏表示。对于那些还没有看过我之前的问题的人,我使用二叉搜索树作为包含稀疏数组点的结构,并使用“驱动程序”函数在必要时遍历树,返回该函数的设计用途。这很灵活,因此我可以适应许多不同的访问数组的方法。
  4. 结构是一个超立方体,维数是在运行时指定的,以及每个维的长度(都是一样的,因为它是一个超立方体)。

感谢大家的投入。

【问题讨论】:

  • Ed,我正在查看your post history,想知道您是否想在 Stack Overflow 上拉个长篇大论。 你的任何问题都有意义吗?

标签: c++ c arrays microsoft-dynamics


【解决方案1】:

当你说你不知道有多少维度时,你到底是如何定义数据结构的?

在某些时候,有人需要创建这个数组,为此,他们需要知道数组的维度。您可以强制创建者将此数据与数组一起传递。

除非问题是定义这样的数据结构...

【讨论】:

    【解决方案2】:

    这可能有应用程序。假设您实现了一个 2D Conway 的生命游戏(它定义了一个 2D 平面,1 表示“活着”,0 表示“死”)并且您存储了每次迭代的游戏历史记录(然后定义了一个 3D 立方体)。如果你想知道历史上有多少细菌活着,你会使用上面的算法。您可以对 3D(以及 4D、5D 等)版本的 Game of Life 网格使用相同的算法。

    我会说这是一个递归问题,我还不是 C 程序员,但我知道在 C 中是可能的。在 python 中,

    
    def iter_arr(array):
      sum = 0
      for i in array:
        if type(i) == type(list()):
          sum = sum + iter_arr(i)
        else:
          sum = sum + i
      return sum 
    
    1. 遍历数组中的每个元素
    2. 如果元素是另一个数组,则再次调用该函数
    3. 如果元素不是数组,则将其添加到总和中
    4. 返回总和

    然后,您可以将其应用于“关心”维度中的每个元素。

    这在 python 中更容易,因为鸭子类型虽然 ...

    【讨论】:

      【解决方案3】:

      如果你使用 STL 容器,或者Boost.MultiArray,这种事情会容易得多。但是如果你必须使用数组:

      #include <iostream>
      #include <boost/foreach.hpp>
      #include <vector>
      
      int sum(int x) {
          return x;
      }
      
      template <class T, unsigned N>
      int sum(const T (&x)[N]) {
          int r = 0;
          for(int i = 0; i < N; ++i) {
              r += sum(x[i]);
          }
          return r;
      }
      
      template <class T, unsigned N>
      std::vector<int> reduce(const T (&x)[N]) {
          std::vector<int> result;
          for(int i = 0; i < N; ++i) {
              result.push_back(sum(x[i]));
          }
          return result;
      }
      
      int main() {
          int x[][2][2] = {
              { { 1, 2 }, { 3, 4 } },
              { { 5, 6 }, { 7, 8 } }
          };
      
          BOOST_FOREACH(int v, reduce(x)) {
              std::cout<<v<<"\n";
          }
      }
      

      【讨论】:

        【解决方案4】:

        @杰夫

        我实际上认为这是一个有趣的问题。我不确定它有多大用处,但这是一个有效的问题。

        @Ed

        你能提供更多关于这个问题的信息吗?你说数组的维度是动态的,但元素的数量也是动态的吗?

        编辑:无论如何我都会尝试回答这个问题。我无法在脑海中为您提供代码(在这台 PC 上没有任何编译器的情况下需要一段时间才能正确完成),但我可以为您指明正确的方向...

        让我们以索引 0 到 3 的 8 维 (0-7) 为例。您只关心 1,2 和 6。这意味着您有两个数组。首先,array_care[4][4][4] 表示 1,2 和 6。array_care[4][4][4] 将保存最终结果。

        接下来,我们想以一种非常具体的方式进行迭代。我们有要解析的数组input[4][4][4][4][4][4][4][4],我们关心维度 1、2 和 6。

        我们需要定义一些临时索引:

        int dim[8] = {0,0,0,0,0,0,0,0};
        

        我们还需要存储我们想要增加索引的顺序:

        int increase_index_order[8] = {7,5,4,3,0,6,2,1};
        int i = 0;
        

        此命令对于执行您的请求很重要。

        定义一个终止标志:

        bool terminate=false;
        

        现在我们可以创建循环了:

        while (terminate)
        {
        array_care[dim[1]][dim[2]][dim[6]] += input[dim[0]][dim[1]][dim[2]][dim[3]][dim[4]][dim[5]][dim[6]][dim[7]];
        
        while ((dim[increase_index_order[i]] = 3) && (i < 8))
        {
        dim[increase_index_order[i]]=0;
        i++;
        }
        
        if (i < 8) {
        dim[increase_index_order[i]]++; i=0;
        } else {
        terminate=true;
        }
        }
        

        这应该适用于 8 个维度,关心 3 个维度。让它变得动态需要更多时间,而我没有时间。希望这可以帮助。我很抱歉,但我还没有学习代码标记。 :(

        【讨论】:

          【解决方案5】:

          如果我理解正确,您希望将每个“bin”沿一维定义的横截面中的所有值相加。我建议为您的目标创建一个一维数组,然后循环遍历数组中的每个元素,将值添加到目标,并使用感兴趣的维度的索引。

          如果您使用任意数量的维度,则必须有一种寻址元素的方法(我很好奇您是如何实现的)。您对此的实施将影响您设置目标索引的方式。但一个明显的方法是在迭代循环中检查 if 语句。

          【讨论】:

            【解决方案6】:
            x = number_of_dimensions;
            while (x > 1)
            {
              switch (x)
              {
                case 20:
                  reduce20DimensionArray();
                  x--;
                break;
                case 19:
                  .....
              }
            }
            

            (对不起,忍不住了。)

            【讨论】:

              【解决方案7】:

              您在 c/c++ 中执行此操作...所以您有一个数组数组...您不必可视化 20 维,因为这不是数据在内存中的布局方式,对于二维:

              [1] --> [1,2,3,4,5,6,...]
              [2] --> [1,2,3,4,5,6,...]
              [3] --> [1,2,3,4,5,6,...]
              [4] --> [1,2,3,4,5,6,...]
              [5] --> [1,2,3,4,5,6,...]
               .           .
               .           .
               .           .
              

              那么,为什么你不能遍历第一个总结它的内容?如果您正在尝试查找大小,那么sizeof(array)/sizeof(int) 是一种冒险的方法。您必须知道能够处理此数据的维度,并设置内存,因此您知道要求和的递归深度。这是你应该做的一些伪代码,

              sum( n_matrix, depth )
                running_total = 0
                if depth = 0 then
                  foreach element in the array
                    running_total += elm
                else 
                   foreach element in the array
                     running_total += sum( elm , depth-1 )
                return running_total
              

              【讨论】:

                【解决方案8】:

                我不敢苟同,总有另一种方式..

                如果你真的不能重构,那么你需要把问题分解成更小的部分。就像我说的,确定你需要对哪些维度求和,然后一次处理一个。 .

                另外,停止更改编辑,他们正在纠正您的拼写错误,他们正在努力帮助您;)

                【讨论】:

                  【解决方案9】:

                  我认为最好的做法是两件事之一/两者:

                  1. 重新考虑设计,如果太复杂,请找到不太复杂的方法。
                  2. 停止尝试将其可视化.. :P 只需存储需要求和的相关维度,然后一次执行一个。获得基本代码后,再考虑提高算法的效率。

                  【讨论】:

                    【解决方案10】:

                    实际上,通过折叠您已经对它们求和的列,因此对于您的示例而言,维度根本不重要。我错过了什么还是你错过了什么?

                    【讨论】:

                      猜你喜欢
                      • 1970-01-01
                      • 2019-09-25
                      • 1970-01-01
                      • 2015-08-12
                      • 2014-04-16
                      • 1970-01-01
                      • 1970-01-01
                      • 1970-01-01
                      • 2012-09-01
                      相关资源
                      最近更新 更多