循环内动态增长矩阵，最佳性能策略 我在C++中开发了一个估计算法，性能是KEX。基本上有一个循环，在每次迭代中，决定是向矩阵添加列向量还是删除列向量

我已经实现了自己的矩阵和向量类，并使用Intel MKL进行矩阵运算。然而，在第一个版本之后，我现在正在考虑使用犰狳

我想知道循环中动态增长矩阵的最佳策略是什么。我知道矩阵的最大大小，所以我可以预先分配

• 首先，对于小矩阵（50 X 50），除了犰狳之外，还有其他矩阵库可以推荐吗

• 第二，用犰狳解决这个问题的最好办法是什么

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无论使用什么库，循环中矩阵的增长都会影响性能。最好计算出最大矩阵大小，然后跟踪哪些列处于活动状态。在犰狳库中，活动列可以通过X.cols（向量列索引）轻松访问。或者（或者更慢），您可以通过或增长/收缩矩阵，并感谢mtall！我想我会采纳你的建议，用固定大小的矩阵重写整个算法。