楼主:
Clangpp (Clang++)
2016-07-31 16:27:34※ 引述《Ommm5566 (56天团)》之铭言：
: http://codepad.org/pNwTXVBh
: 如何化简fun(&((*m_list[i])[0])); 这串?
: 感觉很蠢
这边借题问一下
在The C++ Programming Language第四版的29章中
作者有自己实作一个class Matrix 并说他在目前都没有看到有人做出很便利的matrix
function
而且他在vector 教学中 告诉大家要谨慎使用 vector<vector<某个type>>
之后就说可以看第29章的class Matrix
那我就好奇了 为什么还没把他加入stl中??
作者: longlongint (华哥尔) 2016-07-31 17:45:00
因为会用matlab写(x
作者:
uranusjr (â†é€™äººæ˜¯è¶…級笨蛋)
2016-07-31 18:09:00Matlab 不流行了啦, 现在要用 Python + NumPy(然后可能还比你用 C++ 跑得更快)
作者:
Sunal (SSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSS)
2016-07-31 18:16:00matlab好贵...
作者:
testPtt (测试)
2016-07-31 18:19:00这是GPU的事('_')
作者:
wtchen (没有存在感的人)
2016-07-31 18:31:00Python会比C++跑更快？写起来更快我相信
作者:
uranusjr (â†é€™äººæ˜¯è¶…級笨蛋)
2016-07-31 18:36:00楼上不知道 Numpy 底层是 C 和 Fortran, 然后有个东西叫Cython？这和 C 常常跑得比组语快是一样的道理
作者:
wtchen (没有存在感的人)
2016-07-31 18:42:00我知道阿，可是毕竟是以python作为interfacepython毕竟是直译，直译的部份还是不会比C快阿
作者:
bibo9901 (function(){})()
2016-07-31 18:59:00通常是 "numpy有优化的部份" 比 "用C暴力求解" 来得快例如 blas, ufunc 等等
作者:
uranusjr (â†é€™äººæ˜¯è¶…級笨蛋)
2016-07-31 19:07:00直译...啊算了不知道也没关系
作者: LiloHuang (十年一刻) 2016-07-31 19:27:00
Python 搭配 Numba 跑在 GPU 谁快谁慢还不一定 :P执行直译的阶段，通常不是科学计算主要耗费的时间真正花时间的部分会想办法做 JIT，或者搬到 GPU 上跑话说 boost::numeric::ublas::matrix<T> 不合用吗?
作者:
wtchen (没有存在感的人)
2016-07-31 19:37:00我想的也是跟bibo9901一样
楼主:
Clangpp (Clang++)
2016-07-31 19:38:00小弟我的意思是 为什么不加入stl??好奇 因为这个并不是什么只能给某个平台用的东西
作者:
wtchen (没有存在感的人)
2016-07-31 19:39:00不过不包含vectorization的部份
作者: LiloHuang (十年一刻) 2016-07-31 19:39:00
也许得看看是否曾经有提交过给 C++ 标准委员会之类
楼主:
Clangpp (Clang++)
2016-07-31 19:39:00像之前tree containers 本来有提案 但是最后也没加入结果也是只有boost的graph library有..
作者:
Caesar08 (Caesar)
2016-07-31 19:57:00