将向量的向量调整为正确大小的快速方法（c ++）

Question

我想尽可能高效地将 std::vector > 调整为已知大小（m，n），理想情况下不进行任何内存复制（T 是浮点数或双精度数）。

class Foo {
    std::vector< std::vector< T > > data;
    std::vector< std::vector< T > > data_norm;

    std::vector< T > min_values;
    std::vector< T > max_values;

    void normalize();
}

data 是动态填充的，一次将新数据推回一个“行”。保证每个“行”具有相同数量的元素。所以它实际上是一个 m x n 表。

然后在某一时刻我调用 normalize() 方法：

• 扫描数据
• 找到每个列的最小/最大值并将它们写入min_values、max_values
• 将每个元素标准化为该列的最小值/最大值并存储在 data_norm

目前我在 normalize() 方法的开头执行 data_norm = data 只是为了确保将 data_norm 分配给大小合适，没有进一步的重新分配。但这涉及复制所有内存。没有这个内存副本有没有办法做到这一点？

我看过 this 的帖子，提示

std::vector<std::vector<T>> my_vec(m, std::vector<T>(n))

但是在我的情况下 my_vec 已经存在。我可以创建并分配一个 new_vec：

std::vector<std::vector<T>> new_vec(m, std::vector<T>(n));
data_norm = new_vec;

但我想这仍然会有内存副本，实际上它会比 data_norm = data 慢，因为初始化了一个全新的向量 (new_vec)并分配，我已经有一个大小合适的源向量。

我希望有一种方法可以通过类似调整大小的方法来做到这一点？但是如果没有迭代并调整每个子向量的大小 - 我猜这会产生疯狂的重新分配。

Answer 1

您可以使用vector::resize()，它不会创建临时向量

http://www.cplusplus.com/reference/vector/vector/resize/

// resizing vector
#include <iostream>
#include <vector>

int main ()
{
  std::vector<int> myvector;

  // set some initial content:
  for (int i=1;i<10;i++) myvector.push_back(i);

  myvector.resize(5);
  myvector.resize(8,100);
  myvector.resize(12);

  std::cout << "myvector contains:";
  for (int i=0;i<myvector.size();i++)
    std::cout << ' ' << myvector[i];
  std::cout << '\n';

  return 0;
}

输出：

myvector contains: 1 2 3 4 5 100 100 100 0 0 0 0

Answer 2

目前我在我的 normalize() 方法开始时执行 data_norm = data 只是为了确保 data_norm 分配到正确的大小并且没有进一步的重新分配。

首先，您应该简单地设计您的程序，使任何人都无法调整向量的大小，并确保您不会调整它们的大小，然后您就可以完全避免这项工作。如果你想更加安全，你可以在你的代码中加入一些断言来确保大小在调试模式下永远不会改变。

此外，如果您想“尽可能高效地”完成这项工作，那么您应该避免使用向量的向量，因为对于矩形矩阵来说，分配比必要的要多。

目前没有标准容器可以提供具有运行时边界的高效多维数组，但您可以很容易地定义一个。这是一个非常简单的示例。

template<typename T>
class vector2d {
  std::vector<T> data;
  int columns;

public:
  struct index { int r, c; };

  vector2d(index i) : data(i.r * i.c), columns(i.c) {}
  T &operator[] (index i) { return data[i.r*columns + i.c]; }
}

然后你可以写：

class Foo {
    vector2d<T> data;
    vector2d<T> data_norm;

    std::vector<T> min_values;
    std::vector<T> max_values;

    void normalize();

    Foo(int n, int m) : data({n, m}), data_norm({n, m}) {}
}

如果您也想对任意数量的维度 that can be done 执行相同的操作。