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※ 引述《Ommm5566 (56天團)》之銘言: : http://codepad.org/pNwTXVBh : 如何化簡fun(&((*m_list[i])[0])); 這串? : 感覺很蠢 這邊借題問一下 在The C++ Programming Language第四版的29章中 作者有自己實作一個class Matrix 並說他在目前都沒有看到有人做出很便利的matrix function 而且他在vector 教學中 告訴大家要謹慎使用 vector<vector<某個type>> 之後就說可以看第29章的class Matrix 那我就好奇了 為什麼還沒把他加入stl中?? -- C++是雙截棍,揮舞起來很強悍。 很吸引人,但需要你多年的磨練來掌握。 很多人希望改用別的武器。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 118.166.222.129 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/C_and_CPP/M.1469953659.A.345.html
longlongint: 因為會用matlab寫(x 07/31 17:45
uranusjr: Matlab 不流行了啦, 現在要用 Python + NumPy 07/31 18:09
uranusjr: (然後可能還比你用 C++ 跑得更快) 07/31 18:09
Sunal: matlab好貴... 07/31 18:16
testPtt: 這是GPU的事('_') 07/31 18:19
wtchen: Python會比C++跑更快?寫起來更快我相信 07/31 18:31
uranusjr: 樓上不知道 Numpy 底層是 C 和 Fortran, 然後有個東西叫 07/31 18:36
uranusjr: Cython?這和 C 常常跑得比組語快是一樣的道理 07/31 18:37
wtchen: 我知道阿,可是畢竟是以python作為interface 07/31 18:42
wtchen: python畢竟是直譯,直譯的部份還是不會比C快阿 07/31 18:43
bibo9901: 通常是 "numpy有優化的部份" 比 "用C暴力求解" 來得快 07/31 18:59
bibo9901: 例如 blas, ufunc 等等 07/31 19:00
uranusjr: 直譯...啊算了不知道也沒關係 07/31 19:07
LiloHuang: Python 搭配 Numba 跑在 GPU 誰快誰慢還不一定 :P 07/31 19:27
LiloHuang: 執行直譯的階段,通常不是科學計算主要耗費的時間 07/31 19:28
LiloHuang: 真正花時間的部分會想辦法做 JIT,或者搬到 GPU 上跑 07/31 19:31
LiloHuang: 話說 boost::numeric::ublas::matrix<T> 不合用嗎? 07/31 19:34
wtchen: 我想的也是跟bibo9901一樣 07/31 19:37
Clangpp: 小弟我的意思是 為什麼不加入stl?? 07/31 19:38
Clangpp: 好奇 因為這個並不是什麼只能給某個平台用的東西 07/31 19:38
wtchen: 不過不包含vectorization的部份 07/31 19:39
LiloHuang: 也許得看看是否曾經有提交過給 C++ 標準委員會之類 07/31 19:39
Clangpp: 像之前tree containers 本來有提案 但是最後也沒加入 07/31 19:39
Clangpp: 結果也是只有boost的graph library有.. 07/31 19:53
Caesar08: 這個時候就要寄信給他了!!!難得跟大師交流的機會 07/31 19:57