Chinaunix首页 | 论坛 | 博客
  • 博客访问: 971104
  • 博文数量: 335
  • 博客积分: 10287
  • 博客等级: 上将
  • 技术积分: 3300
  • 用 户 组: 普通用户
  • 注册时间: 2005-08-08 15:29
文章分类

全部博文(335)

文章存档

2015年(4)

2014年(15)

2013年(17)

2012年(11)

2011年(12)

2010年(96)

2009年(27)

2008年(34)

2007年(43)

2006年(39)

2005年(37)

我的朋友

分类: C/C++

2009-09-27 11:09:27

写在前面的话:此矩阵优化算法并非原创,迅捷只是转述了一种智慧。

在C++中,定义一个矩阵通常是这样的:
class MyMatrix
{
      ........
      public:
      ........
      float data[50000];
}
      
这里为了方便说明问题,使用固定大小的数组,实际使用中更多的是动态分配。在对MyMatrix重载operator +和-后,我们就可以进行如下计算了:
MyMatrix m1,m2,m3,m4;
.....
m4=m1+m2-m3;//表达式
......

C++编译器将表达式解释为:先把m1+m2计算好赋给一个临时MyMatrix类变量(tmp1),tmp1-m3后生成新的临时变量tmp2,然后才把tmp2赋值给m4。程序执行过程中,会产生临时变量tmp1,tmp2(有些C++编译器可以优化掉其中一个或全部),由于data一般较大,分配内存会占用时间和空间。这就是为什么在数值计算方面强大的C++比Fortran慢的重要原因之一。但如果放弃MyMatrix的operator +和-重载,添加operator []取data[]的重载后,写如下代码:

struct plus; struct minus;
template
struct Expression
{
      Expression(L const& l, R const& r)
          : l(l), r(r) {}

      float operator[](unsigned index) const;

      L const& l;
      R const& r;
};

template
Expression operator+(L const& l, R const& r)
{
      return Expression(l, r);
}
template
Expression operator-(L const& l, R const& r)
{
      return Expression(l, r);
}
struct plus
{
      static float apply(float a, float b)
      { return a + b; }
};

struct minus
{
      static float apply(float a, float b)
      { return a - b; }
};

对MyMatrix添加=重载:
template
MyMatrix &MyMatrix::operator=(Expr const& x)
{
      for (unsigned i = 0; i < 50000; i++)
          (*this) = x;
      return *this;
}

然后计算:
......
m4=m1+m2-m3;


这时生成的临时变量类型是Expression,和Expression ,minus,R>, 它们占用的内存远比MyMatrix小,Expression直到operator=MyMatrix 的时候才展开计算,实际上是把矩阵运算变成了加法,所以大大加快了速度。这正是数值计算所需要的。
这种方法叫Expression templates优化。更多细节参考<>、Blitz++库、boost::ublas库和MTL库等。

后话:编程语言之争一直是热门话题。因为迅捷所接触的有限元计算程序涉及大规模的数值计算,所以迅捷也曾花了2年时间搞腾Fortran。最后,迅捷还是放弃古老的Fortran,转投C++的阵营了——毕竟连微软都早放弃Fortran了:)

Fortran在数值计算方面的确有些优势,但Fortran在软件工程方面的表现得实在让人汗颜。须知,面向对象并不是一个炒作出来的概念,面向对象对改进软件工程方面起了里程碑式的作用,大大提高了软件开发效率。

从本质上看,可执行程序都编译成二进制代码了,怎么会存在Fortran比C++快的道理?其实最主要原因还是开发人员对C++的数值计算不熟悉所致。从上面的例子也可以看出,Fortran只是在某些方面做了一些适合数值计算的技术处理,C++并非不能做到,只是一般人平时没留心罢了。

Fortran计算速度快还有一个原因是大量使用了全局变量。Fortran有一个公共变量块的定义,可以在那里设置全局变量。如果你愿意,你也可以在C++程序中大量使用全局变量提高程序运行速度。问题是这样做的后果是在软件工程方面带来无尽的后遗症,软件维护变得异常困难。

C++比Fortran慢有一个不好克服的原因就是使用了面向对象。虚函数的重载要查找虚函数表,必然会降低效率。所以在听说了Fortran要支持面向对象以后,彻底让迅捷转投到C++的阵营去了——如果Fortran支持面向对象,他在数值计算方面的优势将荡然无存。

Fortran,过时的工具了,还是放弃吧。

阅读(1823) | 评论(0) | 转发(0) |
给主人留下些什么吧!~~