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我有

vector < vector < int > > data_mat ( 3, vector < int > (4) );
vector          < int >   data_vec ( 3                     );

wheredata_mat可以被认为是一个矩阵和data_vec一个列向量，我正在寻找一种方法来计算 with 的每一列的内积data_mat，data_vec并将其存储在另一个vector < int > data_out (4).

使用and的示例http://liveworkspace.org/code/2bW3X5%241可用于计算矩阵的列和：for_eachtransform

sum=vector<int> (data_mat[0].size());
for_each(data_mat.begin(), data_mat.end(),
         [&](const std::vector<int>& c) {
            std::transform(c.begin(), c.end(), sum.begin(), sum.begin(),
                           [](int d1, double d2) 
                             { return d1 + d2; }
                          );
            }
        );

是否有可能以类似的方式（或以稍微不同的方式使用 STL 函数）计算矩阵列与向量的列点积？

问题是 'd2 = d1 + d2' 技巧在列内积情况下在这里不起作用 - 如果有一种方法可以包含 d3 也可以解决它（ d3 = d3 + d1 * d2 ）但是中似乎不存在三元函数transform。

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事实上，您几乎可以一对一地使用现有的列求和方法。您不需要三元std::transform作为内部循环，因为在对矩阵行求和之前缩放矩阵行的因子对于每一行都是恒定的，因为它是列向量中的行值，并且与矩阵行一起迭代，因此外std::for_each。

所以我们需要做的是遍历矩阵的行，并将每个完整的行乘以列向量中的相应值，然后将缩放后的行添加到和向量中。但不幸的是，为此我们需要一个std::for_each同时迭代两个范围的函数，即矩阵的行和列向量的行。为了实现这一点，我们可以使用通常的一元std::for_each，并使用额外的迭代器手动对列向量进行迭代：

std::vector<int> sum(data_mat[0].size());
auto vec_iter = data_vec.begin();
std::for_each(data_mat.begin(), data_mat.end(), 
              [&](const std::vector<int>& row) {
                 int vec_value = *vec_iter++;    //manually advance vector row
                 std::transform(row.begin(), row.end(), sum.begin(), sum.begin(),
                                [=](int a, int b) { return a*vec_value + b; });
              });

内部的额外手动迭代std::for_each并不是标准库算法的惯用用法，但不幸的是没有std::for_each我们可以使用的二进制文件。

另一种选择是std::transform用作外部循环（它可以迭代两个范围），但我们并没有在每次外部迭代中真正计算单个值以返回，所以我们只需要从外部 lambda 中返回一些虚拟值和通过使用某种虚拟输出迭代器将其丢弃。这也不是最干净的解决方案：

//output iterator that just discards any output
struct discard_iterator : std::iterator<std::output_iterator_tag,
                                        void, void, void, void>
{
    discard_iterator& operator*() { return *this; }
    discard_iterator& operator++() { return *this; }
    discard_iterator& operator++(int) { return *this; }
    template<typename T> discard_iterator& operator=(T&&) { return *this; }
};

//iterate over rows of matrix and vector, misusing transform as binary for_each
std::vector<int> sum(data_mat[0].size());
std::transform(data_mat.begin(), data_mat.end(), 
               data_vec.begin(), discard_iterator(), 
               [&](const std::vector<int>& row, int vec_value) {
                   return std::transform(row.begin(), row.end(), 
                                         sum.begin(), sum.begin(),
                                         [=](int a, int b) { 
                                             return a*vec_value + b;
                                         });
               });

编辑：虽然这已经在评论中讨论过，并且我理解（并欣赏）这个问题的理论性质，但我仍然会提出这样的建议，即在实践中动态数组的动态数组是表示这种结构良好的一种糟糕的方式-像矩阵一样定义二维数组。具有适当运算符的适当矩阵数据结构（连续存储其内容）几乎总是更好的选择。但是由于它们的通用性，您仍然可以使用标准库算法来处理这种自定义数据结构（甚至可以让矩阵类型提供自己的迭代器）。

于 2013-03-06T13:34:41.960 回答