C++ 在一个数组中查找具有最小绝对值的元素

我试图在一个数组中找到一个元素，它的绝对值最小。例如，在数组[5.1，-2.2,8.2，-1,4,3，-5,6]中，我希望得到值-1。我使用以下代码（myarray是1D数组，未排序）

for（int i=1；i<8；++i）
{
如果（fabsf（myarray[i]）让我给出一些有帮助的想法：

float minVal = fabsf(myarray[0]);
for (int i = 1; i < 8; ++i)
{
    if(fabsf(myarray[i])<minVal) minVal = fabsf(myarray[i]);
}

myarray[0] = minVal;

使用这种方法，通过插入数字，它们已按升序排序。较小的比较器通常是std:：set的一个集合，但您可以将其更改为使用与本例中不同的内容。这可能对较大的数据集有所帮助，但您提到您只有八个值要比较，因此它确实没有帮助

八个元素是一个非常小的数字，它可能与
std:：array myarray
的声明一起放在堆栈中，靠近排序函数，然后再填充数据。您应该在完整的代码集上添加这些变量，并观察有什么帮助。当然，如果您声明
std:：array myarray
或
float[8]myarray
运行时您应该会得到相同的结果

<>你可以检查的是，如果代码< FabsF真的使用浮点作为参数，并且不将变量转换为双，这会降低性能。还有代码> STD::Abjess（<）>代码>，因为我的理解可以推断数据类型，因为在C++中你可以使用模板等。
如果你不想用晶圆厂显然是这样的电话

float myAbs(const float val)
{
   return (val<0) ? -val : val;
}

float myAbs（常量float val）
{
return（val有一些城市神话，比如内联、手工展开循环以及类似的神话，它们应该可以让你的代码更快。好消息是你不必这么做，至少如果你使用-O3编译器优化的话

坏消息是，如果您已经使用了-O3，那么您无法加快此函数的速度：编译器将优化您的代码！例如，它肯定会按照一些建议对
fabsf（myarray[0]）
进行缓存。使用此“重构”可以实现的唯一功能就是将bug构建到程序中，使其可读性降低

我的建议是到其他地方寻求改进：

尝试减少此代码的调用次数
如果这段代码是一个瓶颈，那么我的猜测是您会一次又一次地重新计算最小值（否则将值填充到数组中大约需要相同的时间），因此缓存搜索结果
将成本转移到更改数组的元素上，例如使用一些奇特的数据结构（堆、优先级队列）或跟踪元素的最小值。假设您的数组只有两个元素值
[1,2]
，那么最小值是
1
。现在如果您更改

2到3，你什么都不用做
2到0，您可以轻松地将最小值更新为
0
从1到3，你必须循环所有的元素，但这种情况可能并不常见

你能预先存储这些值吗

正如@Gerstrong所提到的，将数字存储在循环之外，并且只在阵列发生变化时计算它，这将给您带来提升

调用或只能对数组进行排序，以便正确的值位于正确的位置

std::nth_element(v.begin(), v.begin(), v.end(), [](float& lhs, float& rhs){
    return fabsf(lhs)<fabsf(rhs);
});

std:：n_元素（v.begin（），v.begin（），v.end（），[]（浮点和左半球，浮点和右半球）{
return fabsf（lhs）一个想法是以“锦标赛”的方式进行比较，而不是线性比较。换句话说，首先比较1与2，3与4，以此类推。然后取这4个元素并执行相同的操作，然后再次进行比较，直到只剩下一个元素

这不会更改比较的数量。由于每次比较都会从运行中删除一个元素，因此无论发生什么情况，您都将有7个比较。因此，我为什么建议这样做？因为它会从代码中删除数据依赖项。现代处理器有多个管道，可以同时停用多条指令。但是，在循环中进行比较时，每个循环迭代都取决于前一个循环。在以锦标赛方式进行比较时，前四个比较是完全独立的，因此处理器可以同时进行所有比较

除此之外，您还可以在一个简单的循环中同时计算所有晶圆厂，并将其放入一个新数组中。由于晶圆厂的计算是独立的，因此可以很容易地加快速度。您可以先进行此操作，然后进行锦标赛式的比较以获得索引。操作数应该完全相同，只是在变化调整顺序，以便编译器可以更容易地看到缺少数据依赖关系的较大块

具有最小绝对值的数组元素

让数组，
A

A = [5.1, -2.2, 8.2, -1, 4, 3, -5, 6]

A
的最小绝对值为

double miniAbsValue = A.array().abs().minCoeff();
int i_minimum = 0;  // to find the position of minimum absolute value
for(int i = 0; i < 8; i++)
 {
  double ftn = evalsH(i);
  if( fabs(ftn) == miniAbsValue )
    {
      i_minimum =  i; 
    }
  }

为什么不保留数组的绝对最小值，并仅在删除内容时重新计算它。添加内容时，可能需要对当前最小值进行简单比较和更新跟踪数组[0]的绝对值如果您只关心数据集中的最小/最大值，请考虑使用<代码>堆。它在<代码> O（1）<代码>中查找MI/MAX，插入<代码> O（Logn）并删除<代码> O（Logn）。
代码已经是最优的。正如其他人所指出的，如果你想提高性能，你需要一种不同的方法（例如更好的数据结构）。@NickZuber，我不需要最小值或最大值。相反，我需要具有最小绝对值的值。例如，在[-1,2,3,4]中，我将得到-1，而不是1。出于所有实际目的，
std:：set
不太可能更快，因为它在插入数字时必须遵循指针链，这只是在O（nlogn）操作上需要做的更多工作。这似乎给出了最小的绝对值。问题是找到具有最小ab的值
std::nth_element(v.begin(), v.begin(), v.end(), [](float& lhs, float& rhs){
    return fabsf(lhs)<fabsf(rhs);
});

A = [5.1, -2.2, 8.2, -1, 4, 3, -5, 6]

double miniAbsValue = A.array().abs().minCoeff();
int i_minimum = 0;  // to find the position of minimum absolute value
for(int i = 0; i < 8; i++)
 {
  double ftn = evalsH(i);
  if( fabs(ftn) == miniAbsValue )
    {
      i_minimum =  i; 
    }
  }

A(i_minimum)