如何使用可变大小的二维数组与 Eigen 一起工作？
how to use 2d array of variable size to work with Eigen?
我在 C++11 或更高版本中为涉及单机矩阵乘法 运行 的应用程序做这件事。
对于不同大小的矩阵，需要在运行时确定二维矩阵的大小。所以它不能被硬编码为全局变量。
以下是我能想到的潜在选项列表：
1. std::array
2. std::vector
3. statically-allocated array on stack
4. dynamically-allocated array on heap(with new?)
5. use Eigen built-in matrix representation from the beginning(avoid casting back and forth when using option 1- option 4 )
追问：如果矩阵的大小可以装入栈呢？我正在考虑选项 3，因为当需要多个内存分配时它比选项 4 更快。
静态分配的数组效果最好，因为内存分配相对昂贵。
实际上，如果您可以在不需要进一步释放和分配的情况下重用堆分配数组，那么仍然可以为此目的使用堆分配数组。
此外，如果您想要内存访问性能，您还应该关心 CPU 缓存。如果您有一个缓存行对齐的矩阵，您将有更多机会获得性能提升，这是为了防止写入一个数据变量使缓存行无效，该缓存行还包含另一个线程使用的另一个变量。
还应注意内存访问模式，例如：根据数据在程序各个阶段的遍历方式组织数据，以最大限度地提高引用的局部性。
一般来说，您仍然应该进行基准测试并将您的结果与其他方法进行比较。
我在 C++11 或更高版本中为涉及单机矩阵乘法 运行 的应用程序做这件事。
对于不同大小的矩阵，需要在运行时确定二维矩阵的大小。所以它不能被硬编码为全局变量。
以下是我能想到的潜在选项列表：
1. std::array
2. std::vector
3. statically-allocated array on stack
4. dynamically-allocated array on heap(with new?)
5. use Eigen built-in matrix representation from the beginning(avoid casting back and forth when using option 1- option 4 )
追问：如果矩阵的大小可以装入栈呢？我正在考虑选项 3，因为当需要多个内存分配时它比选项 4 更快。
静态分配的数组效果最好，因为内存分配相对昂贵。 实际上，如果您可以在不需要进一步释放和分配的情况下重用堆分配数组，那么仍然可以为此目的使用堆分配数组。
此外，如果您想要内存访问性能，您还应该关心 CPU 缓存。如果您有一个缓存行对齐的矩阵，您将有更多机会获得性能提升，这是为了防止写入一个数据变量使缓存行无效，该缓存行还包含另一个线程使用的另一个变量。
还应注意内存访问模式，例如：根据数据在程序各个阶段的遍历方式组织数据，以最大限度地提高引用的局部性。
一般来说，您仍然应该进行基准测试并将您的结果与其他方法进行比较。