C++ 如何有效地将布尔矩阵乘以特征值为3的双向量？

我想计算r=A*b，其中A是一个包含大约一半0和一半1的矩阵，b是一个双向量

MatrixXd Ad;
MatrixXb Ab; // bool matrix
VectorXd b, r;

我试过：

1) Ad * b 
2) r(k)=Ab.row(k).transpose().array().select(b,0).sum()
3) Ab.cast<double>() * b
4) Ab.cast<double>().sparseView() * b

1）Ad*b
2） r（k）=Ab.row（k）.transpose（）.array（）.select（b，0）.sum（）
3） Ab.cast（）*b
4） Ab.cast（）.sparseView（）*b

1比2、3和4快，尽管2似乎效率最高。A在我的项目中很大（>10k*1000k），所以我不想使用1

有没有比用特征值3计算a*b更有效的方法

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谢谢大家!

您也可以尝试

Ab.cast（）.lazyProduct（b）

。如果方法1更快，我假设它不包括从

bool

到

double

的转换。您也可以尝试

Ab.cast（）.lazyProduct（b）

。如果方法1更快，我假设它不包括从

bool

到

double

的转换？