如何使用 C++ 将特征稀疏矩阵转换为数组？

Question

我使用 Eigen 包在 C++ 中创建了一个稀疏矩阵 mat。矩阵工作正常，但我正在尝试将其转换为数组以用作位图。 mat的大小为N+1。

我天真地尝试了以下操作：

  double zmat[N+1][N+1];

  for(int i=0; i<=N; i++){
      for(int j=0; j<=N; j++){
          zmat[i][j]=mat.coeffRef(i,j);
          }
  }

但这在我调试时给了我一个例外：

Unhandled exception at 0x0116B2C7 in Open_GL_test.exe: 0xC00000FD: Stack overflow (parameters: 0x00000000, 0x001D2000).

有什么想法吗？

Answer 1

答案是正确的（double zmat[N+1][N+1]; 对于堆栈来说太大了）。但是，我觉得有必要在您的使用方面投入我的两分钱。

双循环不必要地冗长和缓慢。更糟糕的是，在矩阵的每个元素上使用 coeffref 实际上会使矩阵变得有效密集。在 coeffRef 的 documentation 中，它说：

If the element does not exist then it is inserted via the insert(Index,Index) function which itself turns the matrix into a non compressed form if that was not the case.
This is a O(log(nnz_j)) operation (binary search) plus the cost of insert(Index,Index) function if the element does not already exist.

这意味着它不仅冗长，而且会增加您的内存需求并可能成为瓶颈。您可以改用

MatrixXd::Map(&zmat[0], (N+1), (N+1)) = mat.toDense();

或

MatrixXd::Map(zmat, (N+1), (N+1)) = mat.toDense();  // double zmat = new ...

这不仅更具可读性，而且效率也更高。

Answer 2

double zmat[N+1][N+1];

这就是给你带来麻烦的原因。将大矩阵声明为函数中的局部变量不是一个好主意。局部变量分配在堆栈上。许多机器将堆栈的大小限制为少量数据。在我的机器上，堆栈限制约为 8 兆字节。这意味着 N 的值大于大约一千将立即导致堆栈溢出。 N 的值大于几百（但小于一千）将导致难以跟踪调用树下方某处的堆栈溢出。

不要在堆栈上分配大量数据。一些替代方案是

在命名空间范围内声明变量，
使用 new 和 delete、
使用普通的特征矩阵，它会为你做 new 和 delete。

如何使用 C++ 将特征稀疏矩阵转换为数组？

How to convert an Eigen sparse matrix into an array in C++ using the?

c++

eigen