C++ 在没有内存开销的情况下设置Eigen:：SparseMatrix的稀疏模式

我需要设置Eigen:：SparseMatrix的稀疏模式，我已经知道了（我有唯一的排序列索引和行偏移量）。显然，通过setFromTriplets是可能的，但不幸的是，setFromTriplets需要大量额外的内存（至少在我的情况下）

我写了一个小例子

const long nRows = 5000000;
const long nCols = 100000;
const long nCols2Skip = 1000;
//It's quite big!
const long nTriplets2Reserve = nRows * (nCols / nCols2Skip) * 1.1;
Eigen::SparseMatrix<double, Eigen::RowMajor, long> mat(nRows, nCols);

std::vector<Eigen::Triplet<double, long>> triplets;

triplets.reserve(nTriplets2Reserve);
for(long row = 0; row < nRows; ++row){
    for(long col = 0; col < nCols; col += nCols2Skip){
        triplets.push_back(Eigen::Triplet<double, long>(row, col, 1));
    }
}
std::cout << "filling mat" << std::endl << std::flush;
mat.setFromTriplets(triplets.begin(), triplets.end());

std::cout << "Finished! nnz " << mat.nonZeros() << std::endl;
//Stupid way to check memory consumption
std::cin.get();

const long nRows=5000000；
const long nCols=100000；
常数长nCols2Skip=1000；
//它相当大！
常量长nTriplets2Reserve=nRows*（nCols/nCols2Skip）*1.1；
本征：：SparseMatrix mat（nRows，nCols）；
std：：载体三联体；
三胞胎储备（Ntriplets2储备）；
用于（长行=0；行std：：coutad1：如果您能保证按字典顺序插入元素，那么通过使用内部函数和，您甚至可以比普通的
insert
更高效

Ad 2：如果使用
setFromTriplets
则需要大约两倍于矩阵最终大小（加上三元组容器的大小），因为元素首先插入到矩阵的转置版本中，然后转置到最终矩阵，以确保所有内部向量都已排序。如果您事先知道矩阵的结构，这显然是相当大的内存浪费，但它用于处理任意输入数据

在您的示例中，有5000000*100000/1000=5e8个元素。一个
三元组需要8+8+8=24字节（对于
向量
），稀疏矩阵的每个元素需要8+8=16字节（一个
双元组
，一个
长元组
，对于内部索引），也就是说，每个矩阵大约需要8Gb，因此总共需要28Gb，大约是26GB

奖金：
如果你的矩阵有一些特殊的结构，它可以更有效地存储，并且你愿意深入挖掘本征内件，你也可以考虑继承一个新的类型，从<代码> EGEN：：SARSEBASE （但我不建议这样做，除非内存/性能对您来说非常关键，并且您愿意阅读大量“稀疏”的内部特征码…）。但是，在这种情况下，考虑您打算对矩阵做什么可能更容易，并尝试仅为此实现特殊操作