C++ 计算密集特征：：矩阵中所有行之间距离的最快方法

我试图用特征值计算1000x1000矩阵中每对行之间的欧几里德距离。到目前为止，我得到的是以下几点：

for (int i = 0; i < matrix.rows(); ++i){
    VectorXd refRow = matrix.row(i);
    for (int j = i+1; j < matrix.rows(); ++j){
        VectorXd eleRow = matrix.row(j);            
        euclid_distance = (refRow - eleRow).lpNorm<2>();
        ...
    }
}

for（int i=0；i

我的代码包括其他代码，这里用“…”替换，但为了测试性能，我删除了它

现在我不希望它以光速运行，但它比我预期的要快得多。使用C++可能会减慢这个特性库吗？

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是否有其他首选方法？

您是否能够指定矩阵的长度？从缓存效率的角度来看，您应该使用行主排序，这不是默认的。实际上，我自己刚刚发现了这一点，并尝试切换它，仍在等待计时结果进行比较，但在遍历矩阵时，您仍需要很长时间来复制行；不要那样做。明确使用

.row（）

值；Eigen的表达式模板引擎应该有效地实现这一点（即，它将引用已经存在的矩阵中的值，而不是复制它们）。例如：

euclid_距离=（matrix.row（i）-matrix.row（j））.lpNorm（）同样，我会定义一个很长的时间。您是否启用了优化功能？VS2013在默认发布模式设置下运行良好，1000x1000矩阵需要4.5分钟，我是否期望过高（我知道应该需要一段时间）？