Performance 有一种快速的方法可以将Clojure向量用作矩阵？

我正在尝试使用Clojure处理图像，我希望使用Clojure数据结构表示图像。基本上，我的第一种方法是使用向量向量和

mapv

对每个像素值进行运算，并返回具有相同数据结构的新图像表示。然而，一些基本操作花费了太多的时间

使用jvisualprofiler，我得到了如下结果。有人能给我一个提示来提高性能吗？如果有必要的话，我可以提供更多的细节，但也许只要看看

seq

和

next

的成本，就有人可以很好地猜测

Clojure提供了一个介于完全持久性和非持久性之间的中间地带，就像使用标准java数组一样。这允许您使用快速原地变异操作（仅限于当前线程）构建映像，然后调用

persistent

将其在恒定时间内转换为适当的持久结构，以便在程序的其余部分进行操作

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看起来，你在从序列中处理图像内容时也看到了很多开销，如果瞬态没有足够的差异，你可能想下一步考虑使用普通的java数组，并构造访问直接访问数组元素。p> 我真的认为应该使用原语数组来实现这一点。Clojure具有内置的数组支持，即使它没有突出显示，并且它适用于这样的情况，即您有大量的数字数据

任何其他方法、向量、甚至java集合都会导致所有数字被单独装箱，这是非常浪费的。原语数组（int、double、byte，任何合适的）没有这个问题，这就是它们存在的原因。人们对在clojure中使用数组感到害羞，但他们这样做是有原因的，就是这样。这将是一个很好的可移植clojure代码——int数组在jvm clojure和clojure脚本中都可以工作

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尝试使用数组和基准测试。

您应该查看和相关库，了解与矩阵计算有关的任何内容。matrix是用于矩阵计算的通用Clojure API，支持多个后端实现

Clojure的持久数据结构在大多数情况下都很好，但实际上不适合快速处理大型矩阵。主要问题是：

• 不变性：通常是一件好事，但对于出于性能原因需要在可变数组中累积结果的低级代码来说，不变性可能是一个杀手
• 装箱：Clojure数据结构通常装箱结果（如java.lang.Double等），这与使用原语相比增加了大量开销
• 序列：作为序列遍历大多数Clojure数据结构涉及创建临时堆对象来保存序列元素。通常不是问题，但当您处理大型矩阵时，它会成为问题

您可能希望查看的相关库包括：

• ：一个非常快速的矩阵库，作为完整的core.matrix实现。底层代码是纯Java的，但是有一个很好的Clojure包装器。我相信这是目前在Clojure中进行通用矩阵计算而不使用本机代码的最快方法。在幕后，它使用Java原语数组，但您不需要直接处理这个问题
• ：Clojure的另一个快速矩阵库，也是core.matrix实现。在引擎盖下使用JBLAS
• ：将Java BuffereImage表示为core.matrix实现，因此您可以对映像执行矩阵操作。现在有点实验性，但应该适用于基本用例
• ：用于程序图像处理的库。与其说是矩阵库本身，不如说是使用基于Clojure的DSL创建和操作数字图像非常有用

根据需要，最好的方法可能是使用图像矩阵将图像转换为矢量clj矩阵，并在那里进行处理。或者，Clisk也可以做你想做的事情（它有很多现成的过滤器/失真效果等）

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免责声明：我是上述大多数库的首席开发人员。但是我自己都在用它们来做严肃的工作，所以我非常愿意证明它们的有用性，并帮助解决您发现的任何问题。

只是出于好奇，您尝试过新的库吗？这是一个非常新的方法，但他们正在尝试提出一个矩阵操作的通用方案，可能值得一看。更好的方法是使用Clojure库为您包装基本数组的处理，例如vectorz cljUnder the hood，

mapv

使用瞬变来生成新向量。所以，从这个意义上说，我几乎没有任何改进要做。Java数组似乎是个更好的主意。很好！我真的很喜欢这个主意，我会看看的！但是，至少现在，我也希望使用整数矩阵。