C で行列を素早く転置する方法?
問題:
実質的なものを考えてみましょう要素が配置された行列例:
a b c d e f g h i j k l m n o p q r
目標は、この行列を転置することであり、その結果:
a g m b h n c I o d j p e k q f l r
解決策:
行列を効率的に転置するにはでは、次のアプローチを検討してください。
1. Naive Transpose:
void transpose(float *src, float *dst, const int N, const int M) { #pragma omp parallel for for(int n = 0; n<n n int i="n/N;" j="n%N;" dst src><p>この単純なメソッドは、各要素を反復処理して、転置された位置にコピーします。ただし、予測できないメモリ アクセス パターンによるキャッシュ ミスが発生する可能性があります。</p> <p><strong>2.行列乗算の転置:</strong></p> <p>行列乗算 C = A*B を実行する場合、B を転置すると有利な場合があります。このアプローチにより、キャッシュ ミスがなくなり、計算が大幅に高速化されます。</p> <pre class="brush:php;toolbar:false">transpose(B); for(int i=0; i<n i for j="0;" float tmp="0;" l="0;" a c transpose> <p><strong>3.ループ ブロッキングを使用したブロック転置:</strong></p> <p>大規模な行列の場合、ループ ブロッキングは優れたパフォーマンスを提供します。行列を小さなブロックに分割し、それらを個別に転置します。</p> <pre class="brush:php;toolbar:false">void transpose_block(float *A, float *B, const int n, const int m, const int lda, const int ldb, const int block_size) { #pragma omp parallel for for(int i=0; i<n i for j="0;" transpose_scalar_block lda ldb block_size><p><strong>4. SSE 組み込み関数を使用した転置:</strong></p> <p>この高度な手法は、SSE 組み込み関数を利用して比類のない速度を実現します。単一の命令を使用して、一度に 4x4 ブロックを効率的に転置します。</p> <pre class="brush:php;toolbar:false">void transpose4x4_SSE(float *A, float *B, const int lda, const int ldb) { __m128 row1 = _mm_load_ps(&A[0*lda]); __m128 row2 = _mm_load_ps(&A[1*lda]); __m128 row3 = _mm_load_ps(&A[2*lda]); __m128 row4 = _mm_load_ps(&A[3*lda]); _MM_TRANSPOSE4_PS(row1, row2, row3, row4); _mm_store_ps(&B[0*ldb], row1); _mm_store_ps(&B[1*ldb], row2); _mm_store_ps(&B[2*ldb], row3); _mm_store_ps(&B[3*ldb], row4); }
5. SSE を使用したループ ブロック:
ループ ブロックと SSE 組み込み関数を組み合わせると、パフォーマンスがさらに向上します。このアプローチは、行列の 4x4 ブロックを効率的に処理します。
void transpose_block_SSE4x4(float *A, float *B, const int n, const int m, const int lda, const int ldb ,const int block_size) { #pragma omp parallel for for(int i=0; i<n i for j="0;" int max_i2="i+block_size" n block_size : max_j2="j+block_size" m i2="i;" j2="j;" transpose4x4_sse lda ldb></n>
以上がC で行列を効率的に転置するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Cの多型をマスターすると、コードの柔軟性と保守性が大幅に向上する可能性があります。 1)多型により、異なるタイプのオブジェクトを同じベースタイプのオブジェクトとして扱うことができます。 2)継承および仮想関数を通じてランタイム多型を実装します。 3)多型は、既存のクラスを変更せずにコード拡張をサポートします。 4)CRTPを使用してコンパイル時間の多型を実装すると、パフォーマンスが向上する可能性があります。 5)スマートポインターはリソース管理に役立ちます。 6)ベースクラスには仮想デストラクタが必要です。 7)パフォーマンスの最適化には、最初にコード分析が必要です。

c Destructorsprovideprovide -rolovercemanagement、horggarbagecollectorsematememorymanagementbutintroduceunpredictability.c Destructors:1)loving customcleaNupactions whenobjectsostroyed、2)releaseReSourcesimimiontimiallyはdogootsofsopopを放出します

CプロジェクトにXMLを統合することは、次の手順を通じて達成できます。1)PUGIXMLまたはTinyXMLライブラリを使用してXMLファイルを解析および生成すること、2)解析のためのDOMまたはSAXメソッドを選択、3)ネストされたノードとマルチレベルのプロパティを処理する、4)デバッグ技術と最高の慣行を使用してパフォーマンスを最適化します。

XMLは、特に構成ファイル、データストレージ、ネットワーク通信でデータを構成するための便利な方法を提供するため、Cで使用されます。 1)tinyxml、pugixml、rapidxmlなどの適切なライブラリを選択し、プロジェクトのニーズに従って決定します。 2)XML解析と生成の2つの方法を理解する:DOMは頻繁にアクセスと変更に適しており、SAXは大規模なファイルまたはストリーミングデータに適しています。 3)パフォーマンスを最適化する場合、TinyXMLは小さなファイルに適しています。PugixMLはメモリと速度でうまく機能し、RapidXMLは大きなファイルの処理に優れています。

C#とCの主な違いは、メモリ管理、多型の実装、パフォーマンスの最適化です。 1)C#はゴミコレクターを使用してメモリを自動的に管理し、Cは手動で管理する必要があります。 2)C#は、インターフェイスと仮想方法を介して多型を実現し、Cは仮想関数と純粋な仮想関数を使用します。 3)C#のパフォーマンスの最適化は、構造と並列プログラミングに依存しますが、Cはインライン関数とマルチスレッドを通じて実装されます。

DOMおよびSAXメソッドを使用して、CのXMLデータを解析できます。1)DOMのXMLをメモリに解析することは、小さなファイルに適していますが、多くのメモリを占有する可能性があります。 2)サックス解析はイベント駆動型であり、大きなファイルに適していますが、ランダムにアクセスすることはできません。適切な方法を選択してコードを最適化すると、効率が向上する可能性があります。

Cは、高性能と柔軟性のため、ゲーム開発、組み込みシステム、金融取引、科学的コンピューティングの分野で広く使用されています。 1)ゲーム開発では、Cは効率的なグラフィックレンダリングとリアルタイムコンピューティングに使用されます。 2)組み込みシステムでは、Cのメモリ管理とハードウェア制御機能が最初の選択肢になります。 3)金融取引の分野では、Cの高性能はリアルタイムコンピューティングのニーズを満たしています。 4)科学的コンピューティングでは、Cの効率的なアルゴリズムの実装とデータ処理機能が完全に反映されています。

Cは死んでいませんが、多くの重要な領域で栄えています。1)ゲーム開発、2)システムプログラミング、3)高性能コンピューティング、4)ブラウザとネットワークアプリケーション、Cは依然として主流の選択であり、その強力な活力とアプリケーションのシナリオを示しています。


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