本征:沿一维复制项目而没有无用的分配

Eigen: replicate items along one dimension without useless allocations

我有一些向量 vec,我想通过沿向量

的维度复制值来获得新的 "expression" vec2
Eigen::VectorXf vec(5);
vec << 1, 2, 3, 4, 5;
const auto vec2 = vec.someAwesomeEigenMagic<3>();
//vec2 should contains (1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 5)^T
//Not (1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5)^T

当然我可以手动创建这样的矢量,或者通过 Eigen::Map:

使用复制+矢量化
MatrixXf tmp = vec.replicate(1, 3).transpose();
const Map<VectorXf> vec2(tmp.data(), vec.rows() * 3, 1);

但我希望 vec2 成为某种没有分配的 "eigen template expression"(vec 可能很大,我会经常调用这个例程)并立即计算值。 (vec 包含每个顶点的权重,我想将它用于加权最小二乘法)

我考虑过 kronecker 乘积技巧,但我不确定它是否针对乘积进行了优化。另外我更喜欢避免不支持的模块

PS对不起我的英语

使用 devel 分支,您可以使用 LinSpaced 生成索引序列,然后对输入向量进行索引:

#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
using namespace Eigen;
using namespace std;

int main()
{
  VectorXf vec(5);
  vec << 1, 2, 3, 4, 5;
  auto vecrep = vec(ArrayXi::LinSpaced(5*3,0,4));
  cout << vecrep.transpose() << endl;
}

然后您可以将关键行包装在返回 auto 的自由函数中,在 c++14 中:

template<typename XprType>
auto magic_rep(const XprType &xpr, Index K) {
  return xpr(Eigen::ArrayXi::LinSpaced(xpr.size()*K,0,xpr.size()-1));
}

主要是:

cout << magic_rep(vec,3).transpose() << endl;