问题标签 [valarray]

当我编写一个简单的算术表达式valarray并将结果分配给auto我尝试访问 gcc 上的结果时出现段错误。

参考资料说，实现可以选择算术运算重载的返回类型可能不是valarray-value 而是“表现得像它”的东西：

允许按值返回 valarray 的运算符返回不同类型的对象。这种类型需要隐式转换为 valarray 并支持作为所有采用 valarray& 参数的函数的参数。这允许写时复制实现。

好吧，我operator<<应该呼吁“隐式转换”，不是吗？

那么为什么会出现段错误？

gcc 版本 6.2.0 20160901 (Ubuntu 6.2.0-3ubuntu11~14.04)

当我尝试clang（在 linux 上，所以可能是 gcc 的 stdlib）时，我持怀疑态度，并且......它有效：

clang 版本 3.9.1-svn288847-1~exp1 (branches/release_39)

好吧，在我提交 gcc-bug 之前......我做错了吗？是我的auto恶吗？还是真的是gcc？

我目前正在研究一种算法的实现，我想证明它可以在恒定时间内工作，即使有非常多的元素。

不幸的是，我需要一个数据结构来存储元素。当元素的数量非常多，但对于我的算法来说不是不合理的高时，std::vector 和 std::valarray 都不会在恒定时间内访问任意元素，如您在此图中看到的那样。

是否有更好的数据结构来存储值？我可以实施任何技术来实现恒定时间访问吗？

vector vs valarray 的问题已经在这里被问过了。我的问题专门针对 C++11 的情况。我一直在阅读“C++ 之旅”和“C++ 编程语言”。这两本书均由 Bjarne Stroustrup 撰写。在第一本书中，作者解释说它std::valarray应该是数值计算的首选（第 12 章）。但是在第二本书的第 29 章中，作者根据std::vector.

同样通过进行一些谷歌搜索，似乎在性能方面， astd::vector与动态分配的“原始数组”一样快。

那么在 C++11 的上下文中，数值计算应该首选哪个容器呢？

我对此的看法是，由于使用( 它返回对数据的引用而不进行边界检查)std::vector提供对其内容的快速访问，并且在动态分配的数组上使用 a 也更安全，因此应该首选。此外，从 C++11 开始：operator[]std::vectorstd::vector

• std::vector使用提供对基础数据的直接访问std::vector::data()
• std::vector 可以调整大小以使用更少的内存std::vector::shrink_to_fit()

我正在尝试有效地复制跨度数据。考虑以下函数签名

其中 Buffer 和 Array 是

现在，根据输入的常量，我可以切片valarray并得到另一个valarrayor slice_array。切片valarray会损害性能（副本）。有没有办法使用 复制切片数据slice_array？

我天真的实现

但是，此实现比仅循环输入并按索引分配值要慢。

顺便说一句，我不受 valarray 的约束，以防你有更好的想法使用什么容器

EDIT001：再想一想，Range-V3 在这种情况下可能很方便ranges::v3::view::stride，但是我找不到任何使用它的例子

EDIT002：设法使范围工作。它非常慢，比简单的 for 循环慢 20 倍。

我做错了什么？

我对 C++ 比较陌生，但我有一些（稀缺的）编码和数字经验。

我知道这个问题时不时地发布，你如何集成一个数组。在 MATLAB 中，你可以强制你的数组成为一个函数（我忘了怎么做，但我知道我以前做过）并将它发送给内置的积分器，所以我的问题是你如何在 C++ 中做到这一点。

我有这个积分：

q 只是 double const，z 是积分变量，但 A(z) 是一个数组（我从现在开始将其称为实际函数），它与我的代码中的 z 轴具有相同数量的点。积分边界是 z[0] 和 z[nz-1]。

我使用梯形规则计算了这个积分，对于 5000 点的 z 轴，这需要 0.06 秒。我的问题是这个计算大约发生了 300 * 30 * 20 次（我有 3 个 for 循环），这个 0.06 秒的时间很快增长到模拟的 3 小时。我的代码的整个瓶颈就是这种集成（我显然可以通过减少 z 来加速，但这不是重点。）

我知道库函数通常比用户编写的函数要好得多。我也知道我不能像辛普森规则那样使用更简单的东西，因为被积函数是高度振荡的，我想避免自己实现一些复杂的数值算法。

GSL 需要一个函数形式：

F = f(double x, void *params)

我可能可以使用 gsl 的 QAWO 自适应集成，但是如何使我的函数以将我的数组转换为函数的形式出现？

我在想一些事情：

这样的事情可能吗？我怀疑数值算法会使用与实际函数相同的空间差异，然后我应该以某种方式对实际函数进行插值吗？

有比gsl更好的东西吗？

我不确定这是否是这个问题的地方，但它就在这里。

我正在研究 C++ 中的计算物理模型，我收到了一个正在整理的大代码。

该领域是量子电子学，所以有很多积分和表达式，但我的问题是关于优化。

最初代码需要 4 小时才能完成模拟，我在消除了几个瓶颈后将其整理到了 30 分钟。

我仍然不喜欢的是代码中的数据（主要是数组类型double）混合std::vector<(double)>，std::valarray<(double)>和犰狳的arma::vec.

其中哪一种是最好的方法，我什至应该尝试为数组创建统一的数据类型？

我认为以前的博士生使用的原因valarray是它的友好性，因为运算符*, /, +,-超载并且有一些稀缺的在线承诺valarrays 比向量更快（关于此的在线大辩论）。犰狳被引入，因为它与 MATLAB 语法和文档库非常相似，并且std::vector<(T)>在 T 是类而不是双精度时保留。

我个人更喜欢犰狳，因为它的逻辑非常简单，感觉很自然，valarray有时会因为它们没有很多成员函数而让我烦恼，但是通过它们迭代很容易，向量很烦人，算术运算符不会重载 for <(double)>and if我选择了这些，我可能需要为 Array of s 创建自己的类，double而我真的不想这样做。

请记住，我不知道这些数组在内存中的行为方式，我去年开始使用 C++，还有很长的路要走。我计划为另外 2 个维度（目前是 1D）开发此代码，并且执行时间肯定会增加。

因此，我正在寻求关于我应该继续使用哪种数组类型的建议，以及我是否应该使代码统一（强制所有数组为double同一类型（std::valarray或std::vector）arma::vec）

什么不符合将 lambda 传递给apply方法的条件std::valarray？考虑以下代码：

住在科里鲁http://coliru.stacked-crooked.com/a/f0407046699574fc

在https://gcc.godbolt.org/上测试
GCC、MSVC 或 CLang 都不会编译上述代码

I'm trying to use std::valarray setting some initial values. Printing the array values, I get something different from what I expect. I'm on Windows (10) with CodeBlocks (GCC 4.9.2, C++11 build option).

Here is the code:

The output is:

我在Nicolai M. Josuttisstd::valarray写的 C++ 书中读到。他在他的书《C++ 标准库》第 17.4 章中写道：

valarray 类的设计不是很好。事实上，没有人试图确定最终规范是否有效。发生这种情况是因为没有人对这些课程感到“负责”。将 valarrays 引入 C++ 标准库的人早在标准完成之前就离开了委员会。因此，很少使用 valarrays。

那么，在哪里使用是个好主意std::valarray？

我们可以valarray从一个基本的用户定义数组初始化 a，如下所示：

我们怎样才能反过来呢？假设我们有一个valarray<int>并且我们需要转换回一个基本的用户定义数组？我在文档中没有找到任何东西。