C++ 操作员+；在稀疏矩阵中：I不'；我没有发现任何错误
大家好，我实现了一个稀疏矩阵，存储在修改过的压缩稀疏行中！构造函数工作得很好，我可以验证它，但是操作符+有一个奇怪的行为：如果我有一个非零值，那么和不能计算正确的结果。 描述了一种改进的压缩稀疏行方法 我的最小工作代码如下：C++ 操作员+；在稀疏矩阵中：I不'；我没有发现任何错误,c++,matrix,sparse-matrix,matrix-storage,C++,Matrix,Sparse Matrix,Matrix Storage,大家好，我实现了一个稀疏矩阵，存储在修改过的压缩稀疏行中！构造函数工作得很好，我可以验证它，但是操作符+有一个奇怪的行为：如果我有一个非零值，那么和不能计算正确的结果。 描述了一种改进的压缩稀疏行方法 我的最小工作代码如下： # include <initializer_list> # include <vector> # include <iosfwd> # include <string> # include <cstdlib> #
# include <initializer_list>
# include <vector>
# include <iosfwd>
# include <string>
# include <cstdlib>
# include <cassert>
# include <iomanip>
# include <cmath>
# include <set>
# include <fstream>
# include <algorithm>
# include <exception>
template <typename data_type>
class MCSRmatrix;
template <typename T>
std::ostream& operator<<(std::ostream& os ,const MCSRmatrix<T>& m) noexcept ;
template <typename T>
MCSRmatrix<T> operator+(const MCSRmatrix<T>& m1, const MCSRmatrix<T>& m2 ) ;
template <typename data_type>
class MCSRmatrix {
public:
using itype = std::size_t ;
template <typename T>
friend std::ostream& operator<<(std::ostream& os ,const MCSRmatrix<T>& m) noexcept ;
template <typename T>
friend MCSRmatrix<T> operator+(const MCSRmatrix<T>& m1, const MCSRmatrix<T>& m2 ) ;
public:
constexpr MCSRmatrix( std::initializer_list<std::initializer_list<data_type>> rows);
constexpr MCSRmatrix(const std::size_t& ) noexcept;
const data_type& operator()(const itype r , const itype c) const noexcept ;
data_type operator()(const itype r , const itype c) noexcept ;
auto constexpr printMCSR() const noexcept ;
private:
std::vector<data_type> aa_ ; // vector of value
std::vector<itype> ja_ ; // pointer vector
int dim ;
std::size_t constexpr findIndex(const itype row , const itype col) const noexcept ;
};
template <typename T>
constexpr MCSRmatrix<T>::MCSRmatrix( std::initializer_list<std::initializer_list<T>> rows)
{
this->dim = rows.size();
auto _rows = *(rows.begin());
aa_.resize(dim+1);
ja_.resize(dim+1);
if(dim != _rows.size())
{
throw std::runtime_error("Error in costructor! MCSR format require square matrix!");
}
itype w = 0 ;
ja_.at(w) = dim+2 ;
for(auto ii = rows.begin(), i=1; ii != rows.end() ; ++ii, i++)
{
for(auto ij = ii->begin(), j=1, elemCount = 0 ; ij != ii->end() ; ++ij, j++ )
{
if(i==j)
aa_[i-1] = *ij ;
else if( i != j && *ij != 0 )
{
ja_.push_back(j);
aa_.push_back(*ij);
elemCount++ ;
}
ja_[i] = ja_[i-1] + elemCount;
}
}
printMCSR();
}
template <typename T>
constexpr MCSRmatrix<T>::MCSRmatrix(const std::size_t& n ) noexcept
{
this->dim = n;
aa_.resize(dim+1);
ja_.resize(dim+1);
for(std::size_t i = 0; i < aa_.size()-1 ; i++)
aa_.at(i) = 1 ;
for(std::size_t i = 0; i < ja_.size() ; i++)
ja_.at(i) = aa_.size()+1 ;
}
template <typename T>
std::size_t constexpr MCSRmatrix<T>::findIndex(const itype row , const itype col) const noexcept
{
assert( row > 0 && row <= dim && col > 0 && col <= dim );
if(row == col)
{
return row-1;
}
int i = -1;
for(int i = ja_.at(row-1)-1 ; i < ja_.at(row)-1 ; i++ )
{
if( ja_.at(i) == col )
{
return i ;
}
}
return -1;
}
template <typename T>
inline auto constexpr MCSRmatrix<T>::printMCSR() const noexcept
{
for(auto& x : aa_ )
std::cout << x << ' ' ;
std::cout << std::endl;
for(auto& x : ja_ )
std::cout << x << ' ' ;
std::cout << std::endl;
}
template <typename T>
const T& MCSRmatrix<T>::operator()(const itype r , const itype c) const noexcept
{
auto i = findIndex(r,c);
if( i != -1 && i < aa_.size() )
{
return aa_.at(i) ;
}
else
{
return aa_.at(dim) ;
}
}
template <typename T>
T MCSRmatrix<T>::operator()(const itype r , const itype c) noexcept
{
auto i = findIndex(r,c);
if( i != -1 && i < aa_.size() )
{
return aa_.at(i) ;
}
else
{
return aa_.at(dim) ;
}
}
// non member operator
template <typename T>
std::ostream& operator<<(std::ostream& os ,const MCSRmatrix<T>& m) noexcept
{
for(std::size_t i=1 ; i <= m.dim ; i++ )
{
for(std::size_t j=1 ; j <= m.dim ; j++)
os << std::setw(8) << m(i,j) << ' ' ;
os << std::endl;
}
return os;
}
// perform sum by 2 Mod Comp Sparse Row matrices
template <typename T>
MCSRmatrix<T> operator+(const MCSRmatrix<T>& m1, const MCSRmatrix<T>& m2 )
{
if(m1.dim != m2.dim)
{
throw std::runtime_error("Matrixs dimension does not match! Error in operator +");
}
else
{
MCSRmatrix<T> res(m1.dim);
for(auto i=0; i < res.dim ; i++)
res.aa_.at(i) = m1.aa_.at(i) + m2.aa_.at(i) ;
res.ja_.at(0) = res.dim+2;
std::set<unsigned int> ctrl;
int n1=0, n2=0, j1=0 , j2 =0;
for(auto i=0 ; i < res.dim ; i++)
{
ctrl.clear();
n1 = m1.ja_.at(i+1)- m1.ja_.at(i) ;
n2 = m2.ja_.at(i+1)- m2.ja_.at(i) ;
j1=0 , j2=0 ;
auto sum1 = 0. , sum2 = 0. , sum=0.;
for(auto j = 0; j < std::max(n1,n2) ; j++ )
{
if(n1 && n2)
{
if(m1.ja_.at(m1.ja_.at(i)-1 + j1 ) == m2.ja_.at(m2.ja_.at(i)-1 + j2))
{
ctrl.insert(m1.ja_.at(m1.ja_.at(i)-1 + j1 ));
sum = m1.aa_.at(m1.ja_.at(i)-1 + j1 ) + m2.aa_.at(m2.ja_.at(i)-1 + j2) ;
}
else if(m1.ja_.at(m1.dim+1 + j1 ) != m2.ja_.at(m2.dim+1 + j2))
{
ctrl.insert(m1.ja_.at(m1.ja_.at(i)-1 + j1 ));
ctrl.insert(m2.ja_.at(m1.ja_.at(i)-1 + j2 ));
sum1 = m1.aa_.at(m1.ja_.at(i)-1 + j1);
sum2 = m2.aa_.at(m2.ja_.at(i)-1 + j1);
}
}
else if(n1)
{
ctrl.insert(m1.ja_.at(m1.ja_.at(i)-1 + j1 ));
sum1 = m1.aa_.at(m1.ja_.at(i)-1 + j1);
}
else if(n2)
{
ctrl.insert(m2.ja_.at(m2.ja_.at(i)-1 + j2 ));
sum2 = m2.aa_.at(m2.ja_.at(i)-1 + j2);
}
if(sum1)
{
res.aa_.push_back(sum1);
res.ja_.push_back(m1.ja_.at(m1.ja_.at(i)-1 + j1)) ;
}
if(sum2)
{
res.aa_.push_back(sum2);
res.ja_.push_back(m2.ja_.at(m2.ja_.at(i)-1 + j2 ));
}
if(sum)
{
res.aa_.push_back(sum);
res.ja_.push_back(m1.ja_.at(m1.ja_.at(i)-1 + j1 ));
}
if(j1 < n1) j1++ ;
if(j2 < n2) j2++ ;
}
res.ja_.at(i+1) = res.ja_.at(i) + ctrl.size() ;
}
return res ;
}
}
m01（3,2） MCSRmatrix<int> m01 = {{0,1,0,0},{0,3,0,0},{0,2,0,3},{0,0,0,1}};
矩阵.dimaa_ = 1 25 33 45 0 2 2 14 2 3 3 1 1
ja_ = 6 8 9 10 11 2 2 4 2 4 4 3 3
MCSRmatrix<double> m3 = {{1.01, 0 , 0,0}, {0, 4.07, 0,0},{0,0,6.08,0},{1.06,0,2.2,9.9} };
MCSRmatrix<double> m4 = {{ 1.21, 0 , 1.06,0 }, {0, 3.31, 1.06,0},{0,1.06,-6.01,0},{4.12,0,1.06,-8.3}};
MCSRmatrix<double> m5 = m3+m4 ;
cout << m5 ;
MCSRmatrix<double> m6 = {{1.01, 0 , 0,0}, {0, 4.07, 0,0},{0,0,6.08,0},{1.06,0,2.2,9.9} };
MCSRmatrix<double> m7 = {{ 1.21, 0 , 0,2.15 }, {0, 3.31, 1.03,0},{0,1.06,-6.01,1.01},{4.12,1.1,1.06,-8.3}};
cout << m6+m7 ;
MCSRmatrix m6={{1.01,0,0,0}，{0,4.07,0,0}，{0,0,6.08,0}，{1.06,0,2.2,9}；
MCSRM矩阵m7={1.21,0,0,2.15}，{0,3.31,1.03,0}，{0,1.06，-6.01,1.01}，{4.12,1.1,1.06，-8.3}；
cout在add循环中设置sum1
和sum2
的部分，您不想同时执行这两个操作，只想执行索引值较低的操作。这是因为较高的列号可能在另一个矩阵中，但在行中更远
另外，sum2
的索引计算应该使用j2
而不是j1
在add循环中设置sum1
和sum2
的部分，您不想同时使用这两种方法，只想使用索引值较低的方法。这是因为较高的列号可能在另一个矩阵中，但在行中更远
另外，sum2
的指数计算应该使用j2
而不是j1
谢谢回复。。你能解释清楚吗？如何选择较低的索引值，从而选择sum1或sum2必须使用的索引？我已经在sum2的计算中更改了索引（但没有更改）。在else中，如果（m1.ja_u2;at（m1.dim+1+j1）！=m2.ja_2;at（m2.dim+1+j2））
我必须执行2和，那么事实是m1.ja_2;at（m1.dim+1+j1）！=m2.ja_uux.at（m2.dim+1+j2）
表示如果在m1.aa_ux1]
中存在一个非零，它不同于m2.aa_ux2]
，因此这两个分量对向量res.aa_x2
有两个贡献，谢谢回答。。你能解释清楚吗？如何选择较低的索引值，从而选择sum1或sum2必须使用的索引？我已经在sum2的计算中更改了索引（但没有更改）。在else中，如果（m1.ja_u2;at（m1.dim+1+j1）！=m2.ja_2;at（m2.dim+1+j2））
我必须执行2和，那么事实是m1.ja_2;at（m1.dim+1+j1）！=m2.ja_uu.at（m2.dim+1+j2）
表示如果在m1.aa[index1]
中存在一个与m2.aa[index2]
不同的非零，那么这两个分量对向量res.aa\ucode>有两个贡献
aa_ = 1 25 33 45 0 2 2 14 2 3 3 1 1
ja_ = 6 8 9 10 11 2 2 4 2 4 4 3 3
MCSRmatrix<double> m3 = {{1.01, 0 , 0,0}, {0, 4.07, 0,0},{0,0,6.08,0},{1.06,0,2.2,9.9} };
MCSRmatrix<double> m4 = {{ 1.21, 0 , 1.06,0 }, {0, 3.31, 1.06,0},{0,1.06,-6.01,0},{4.12,0,1.06,-8.3}};
MCSRmatrix<double> m5 = m3+m4 ;
cout << m5 ;
2.22 0 1.06 0
0 7.38 1.06 0
0 1.06 0.07 0
5.18 0 3.26 1.6
MCSRmatrix<double> m6 = {{1.01, 0 , 0,0}, {0, 4.07, 0,0},{0,0,6.08,0},{1.06,0,2.2,9.9} };
MCSRmatrix<double> m7 = {{ 1.21, 0 , 0,2.15 }, {0, 3.31, 1.03,0},{0,1.06,-6.01,1.01},{4.12,1.1,1.06,-8.3}};
cout << m6+m7 ;