我正在编写一个关于图像处理的程序。我需要存储一个大小为 480 000 列和 480 000 行的 int 方阵。有什么想法我该怎么做？
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不要使用 480,000 x 480,000 矩阵。
拥有这个完整矩阵（假设它不是稀疏的）的唯一原因是随机访问（即能够随时访问任何元素）。即使您能以某种方式实现这一点（存储 0.9Tb），数据访问也会非常慢（尤其是在将其映射到文件时），从而使您的算法效率低下。
相反，想办法重写你的算法，这样它就不需要在任何时候随机访问整个矩阵，但可能只需要你在需要时创建（然后删除）的一小部分，或减少存储这么多数据的需要的任何其他方式。
高性能不仅仅是减少计算量，关键还在于减少随机数据访问。
于 2012-06-14T08:48:30.380 回答
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您可以将其存储在一个文件中，并将您需要的矩阵部分映射到内存中。参见例如http://en.wikipedia.org/wiki/Memory-mapped_file
于 2012-06-14T07:04:57.940 回答
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如果您需要同时处理整个矩阵，并且大多数矩阵元素将是空白的，那么您应该考虑使用某种稀疏矩阵数据结构。许多线性代数库支持稀疏矩阵（Boost.uBlas、Eigen等），以及一些图像处理库（OpenCV等）。
于 2012-06-14T07:18:53.033 回答
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这取决于矩阵将具有的特性。
它会有很多0吗？如果是这样，您可以使用不存储 0 的稀疏矩阵实现。
如果它是带矩阵，您可以只存储对角带。
您将不得不查看矩阵属性并查看可以节省内存的位置。如果您找不到任何允许此类优化的属性，则必须将其存储在文件中。
于 2012-06-14T07:19:42.737 回答
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如果它是一个稀疏矩阵并且您需要对其进行一些线性代数，我会使用一些科学的线性代数库，如Trilinos（使用 Epetra 或 Tpetra 包）或Hypre。这些是高度并行的库（如果您可以并行运行代码，那就太好了）。我从来没有使用过 Hypre（尽管我听说它的性能比 Trilinos 好），所以我不能告诉你任何关于它的事情。Trilinos 是一个巨大（我会说太大）的库，大约有 50-60 个包，而且学习起来并不容易；但是如果你必须处理巨大的矩阵，那么依赖一些经过良好测试和开发的 TPL 是有意义的。对于矩阵存储，Epetra/Tpetra 是 Trilinos 中要研究的软件包。
于 2012-06-14T14:14:08.573 回答