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synced 2026-04-10 11:34:33 +08:00
new simplified API to fill sparse matrices (the old functions are
deprecated). Basically there are now only 2 functions to set a coefficient: 1) mat.coeffRef(row,col) = value; 2) mat.insert(row,col) = value; coeffRef has no limitation, insert assumes the coeff has not already been set, and raises an assert otherwise. In addition I added a much lower level, but more efficient filling mechanism for internal use only.
This commit is contained in:
@@ -64,9 +64,11 @@ initSparse(double density,
|
||||
std::vector<Vector2i>* zeroCoords = 0,
|
||||
std::vector<Vector2i>* nonzeroCoords = 0)
|
||||
{
|
||||
sparseMat.startFill(int(refMat.rows()*refMat.cols()*density));
|
||||
sparseMat.setZero();
|
||||
sparseMat.reserve(int(refMat.rows()*refMat.cols()*density));
|
||||
for(int j=0; j<refMat.cols(); j++)
|
||||
{
|
||||
sparseMat.startVec(j);
|
||||
for(int i=0; i<refMat.rows(); i++)
|
||||
{
|
||||
Scalar v = (ei_random<double>(0,1) < density) ? ei_random<Scalar>() : Scalar(0);
|
||||
@@ -85,7 +87,7 @@ initSparse(double density,
|
||||
|
||||
if (v!=Scalar(0))
|
||||
{
|
||||
sparseMat.fill(i,j) = v;
|
||||
sparseMat.insertBack(j,i) = v;
|
||||
if (nonzeroCoords)
|
||||
nonzeroCoords->push_back(Vector2i(i,j));
|
||||
}
|
||||
@@ -96,7 +98,7 @@ initSparse(double density,
|
||||
refMat(i,j) = v;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
sparseMat.endFill();
|
||||
sparseMat.finalize();
|
||||
}
|
||||
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||||
template<typename Scalar> void
|
||||
@@ -107,9 +109,11 @@ initSparse(double density,
|
||||
std::vector<Vector2i>* zeroCoords = 0,
|
||||
std::vector<Vector2i>* nonzeroCoords = 0)
|
||||
{
|
||||
sparseMat.startFill(int(refMat.rows()*refMat.cols()*density));
|
||||
sparseMat.setZero();
|
||||
sparseMat.reserve(int(refMat.rows()*refMat.cols()*density));
|
||||
for(int j=0; j<refMat.cols(); j++)
|
||||
{
|
||||
sparseMat.startVec(j); // not needed for DynamicSparseMatrix
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||||
for(int i=0; i<refMat.rows(); i++)
|
||||
{
|
||||
Scalar v = (ei_random<double>(0,1) < density) ? ei_random<Scalar>() : Scalar(0);
|
||||
@@ -128,7 +132,7 @@ initSparse(double density,
|
||||
|
||||
if (v!=Scalar(0))
|
||||
{
|
||||
sparseMat.fill(i,j) = v;
|
||||
sparseMat.insertBack(j,i) = v;
|
||||
if (nonzeroCoords)
|
||||
nonzeroCoords->push_back(Vector2i(i,j));
|
||||
}
|
||||
@@ -139,7 +143,7 @@ initSparse(double density,
|
||||
refMat(i,j) = v;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
sparseMat.endFill();
|
||||
sparseMat.finalize();
|
||||
}
|
||||
|
||||
template<typename Scalar> void
|
||||
@@ -156,7 +160,7 @@ initSparse(double density,
|
||||
Scalar v = (ei_random<double>(0,1) < density) ? ei_random<Scalar>() : Scalar(0);
|
||||
if (v!=Scalar(0))
|
||||
{
|
||||
sparseVec.fill(i) = v;
|
||||
sparseVec.insertBack(i) = v;
|
||||
if (nonzeroCoords)
|
||||
nonzeroCoords->push_back(i);
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -177,22 +177,39 @@ template<typename SparseMatrixType> void sparse_basic(const SparseMatrixType& re
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||||
VERIFY(( test_random_setter<RandomSetter<SparseMatrixType, GoogleSparseHashMapTraits> >(m,refMat,nonzeroCoords) ));
|
||||
#endif
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||||
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||||
// test fillrand
|
||||
// test insert (inner random)
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||||
{
|
||||
DenseMatrix m1(rows,cols);
|
||||
m1.setZero();
|
||||
SparseMatrixType m2(rows,cols);
|
||||
m2.startFill();
|
||||
m2.reserve(10);
|
||||
for (int j=0; j<cols; ++j)
|
||||
{
|
||||
for (int k=0; k<rows/2; ++k)
|
||||
{
|
||||
int i = ei_random<int>(0,rows-1);
|
||||
if (m1.coeff(i,j)==Scalar(0))
|
||||
m2.fillrand(i,j) = m1(i,j) = ei_random<Scalar>();
|
||||
m2.insert(i,j) = m1(i,j) = ei_random<Scalar>();
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
m2.endFill();
|
||||
m2.finalize();
|
||||
VERIFY_IS_APPROX(m2,m1);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// test insert (fully random)
|
||||
{
|
||||
DenseMatrix m1(rows,cols);
|
||||
m1.setZero();
|
||||
SparseMatrixType m2(rows,cols);
|
||||
m2.reserve(10);
|
||||
for (int k=0; k<rows*cols; ++k)
|
||||
{
|
||||
int i = ei_random<int>(0,rows-1);
|
||||
int j = ei_random<int>(0,cols-1);
|
||||
if (m1.coeff(i,j)==Scalar(0))
|
||||
m2.insert(i,j) = m1(i,j) = ei_random<Scalar>();
|
||||
}
|
||||
m2.finalize();
|
||||
VERIFY_IS_APPROX(m2,m1);
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -291,8 +308,9 @@ template<typename SparseMatrixType> void sparse_basic(const SparseMatrixType& re
|
||||
refM2.setZero();
|
||||
int countFalseNonZero = 0;
|
||||
int countTrueNonZero = 0;
|
||||
m2.startFill();
|
||||
for (int j=0; j<m2.outerSize(); ++j)
|
||||
{
|
||||
m2.startVec(j);
|
||||
for (int i=0; i<m2.innerSize(); ++i)
|
||||
{
|
||||
float x = ei_random<float>(0,1);
|
||||
@@ -303,15 +321,16 @@ template<typename SparseMatrixType> void sparse_basic(const SparseMatrixType& re
|
||||
else if (x<0.5)
|
||||
{
|
||||
countFalseNonZero++;
|
||||
m2.fill(i,j) = Scalar(0);
|
||||
m2.insertBack(j,i) = Scalar(0);
|
||||
}
|
||||
else
|
||||
{
|
||||
countTrueNonZero++;
|
||||
m2.fill(i,j) = refM2(i,j) = Scalar(1);
|
||||
m2.insertBack(j,i) = refM2(i,j) = Scalar(1);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
m2.endFill();
|
||||
}
|
||||
m2.finalize();
|
||||
VERIFY(countFalseNonZero+countTrueNonZero == m2.nonZeros());
|
||||
VERIFY_IS_APPROX(m2, refM2);
|
||||
m2.prune(1);
|
||||
|
||||
@@ -37,12 +37,12 @@ initSPD(double density,
|
||||
initSparse(density,aux,sparseMat,ForceNonZeroDiag);
|
||||
refMat += aux * aux.adjoint();
|
||||
}
|
||||
sparseMat.startFill();
|
||||
sparseMat.setZero();
|
||||
for (int j=0 ; j<sparseMat.cols(); ++j)
|
||||
for (int i=j ; i<sparseMat.rows(); ++i)
|
||||
if (refMat(i,j)!=Scalar(0))
|
||||
sparseMat.fill(i,j) = refMat(i,j);
|
||||
sparseMat.endFill();
|
||||
sparseMat.insert(i,j) = refMat(i,j);
|
||||
sparseMat.finalize();
|
||||
}
|
||||
|
||||
template<typename Scalar> void sparse_solvers(int rows, int cols)
|
||||
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