Vector、VectorX、VectorXi 自身的区别

Question

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我正在尝试为 int 寻找最佳的一维存储类型。我打算将 Eigen::Vector 对象用作 "index containers"（即存储 int 表示更大向量索引的值），然后稍后对这些 "index containers" 进行一些自定义验证.虽然我可能会从 "index container" 中删除值，但我永远不会向其中添加新值：因此 size 将始终 <= n

但是我注意到有几个不同的 Eigen::Vector typedef，文档没有说明它们的区别。我可以从 typedef 的签名中得到一个想法，但在很大程度上我仍然不确定哪个是合适的。

Eigen::Vector
Eigen::VectorX
Eigen::VectorXi

有人可以解释一下这些 typedef 的主要区别吗，我有一些想法，例如 VectorXi "i" 代表 int。

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有人要求我举例说明 "index container" 的意思：

假设我有一个布尔向量，其值为 {true, false, true, true, false}

据此，我的索引容器将具有值 {0, 2, 3}

这道题的重点是为索引容器找出最好的 Eigen 对象

编辑 2

无关，但为什么是索引容器？我需要执行多个直接基于索引值的不同验证规则。

例如验证 1：如果 cont2 中的任何值小于 cont1[0]，则删除它们

cont1 cont2
--    --
0,    2,
5,    3,
10,   8,
13    12,

for (i = 0; i <= cont2.size(); i++)
    if cont2[i] <= cont1[0]:
       cont2.remove(i)
    else:
       break

Answer 1

没有 typdef Eigen::Vector 或 Eigen::VectorX。这种方便的 typedef 的格式是 Eigen::VectorNt，其中 N 和 t 的可能选择在 Eigen documentation:

中描述

Convenience typedefs

Eigen defines the following Matrix typedefs:

MatrixNt for Matrix<type, N, N>. For example, MatrixXi for Matrix<int, Dynamic, Dynamic>.
VectorNt for Matrix<type, N, 1>. For example, Vector2f for Matrix<float, 2, 1>.
RowVectorNt for Matrix<type, 1, N>. For example, RowVector3d for Matrix<double, 1, 3>.

Where:

N can be any one of 2, 3, 4, or X (meaning Dynamic).
t can be any one of i (meaning int), f (meaning float), d (meaning double), cf (meaning complex<float>), or cd (meaning complex<double>).

这些都是密集的变体Eigen::Matrix class.

您对“索引容器”指的是更大向量的元素的含义并不完全清楚。索引号可以存储在 Eigen::VectorXi 容器中，但可能有更好的选择。如果只需要“索引容器”中列出的那些元素，而大向量的所有其他元素都为零，那么 Eigen::SparseVector 将很有用。如果您提供一个具体的例子，将会更容易提供帮助。

Vector、VectorX、VectorXi 自身的区别

Eigen difference between Vector, VectorX, VectorXi

arrays

indexing

vector

eigen

Convenience typedefs