閃電戰++：用隨機數填充數組

我想比較Blitz ++/Armadillo/Eigen和我自己的庫的性能。閃電戰++：用隨機數填充數組

我目前在做以下使用Blitz ++：

... 
Array<T, 1> s(samples); 
Uniform<T> rand; 
rand.seed((unsigned int)time(0)); 
for(size_t i=0; i<samples; i++) { 
    s = rand.random() *4.0 +58.0; 
} 
...

爲了公平起見，我需要知道填充隨機數的數組的正確的「閃電戰++」的方式。我認爲上面的代碼片段不是做這件事的方法，因爲這是非常低效的。

總之

是對上面的片段使用閃電++初始化時利用隨機數的陣列的正確方式或是有更好/更高效的方法？

來源

2013-05-08 safl

請記住，通過這些類型的比較，您最終可以將蘋果與橘子進行比較。例如，在Armadillo中有[訪問元素]（http://arma.sf.net/docs.html#element_access）的幾種方法：operator（），operator []，iterators或memptr（）。默認情況下，operator（）具有啓用邊界檢查功能，而其他方式則不啓用。這有助於開發。因此，爲了進行更平衡的比較，您還需要考慮使用特定庫（包括調試！）開發軟件需要多長時間，以及最終代碼的可讀性/可維護性。 – mtall 2013-05-09 03:31:40

@mtall，我同意比較這些類型的庫時需要考慮多個方面。但不是所有的蘋果和梨......你只需要比較它們。因此，我並沒有比較一個庫的元素訪問和另一個庫的全陣列操作。但分離比較：全陣列操作，模板/視圖，基於元素的操作，初始化/生成器。 – safl 2013-05-13 09:39:00

即使有更多的考慮。例如，許多C++庫可以使用各種BLAS後端進行全陣列操作。是否比較標準的BLAS或高度優化的版本，如OpenBLAS或Intel MKL？整陣列操作也受到矩陣是動態分配還是固定大小（即大小指定爲模板參數）的影響。在後一種情況下，C++編譯器可能會生成更好的代碼。這反過來帶來了關於給定編譯器的能力的問題，例如。對於給定的代碼片段，一個編譯器可能優於另一個編譯器。 – mtall 2013-05-15 01:28:46

當我在寫我的問題時，我意識到我的方式錯誤。

的問題的答案是：

你做錯了，做它像這樣：

... 
Array<T, 1> s(samples); 
Uniform<T> rand; 
rand.seed((unsigned int)time(0)); 
s = rand.random() *4.0 +58.0; 
...

所以，現在的問題是，是我自己的答案是否正確？

來源

2013-05-08 11:39:58 safl

閃電戰++：用隨機數填充數組

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