C++ 特征:如何编写一个既可以接受常规(密集）矩阵，又可以接受对角矩阵的函数

C++ Eigen: How to write a function that can both take a regular (dense) Matrix, but also a DiagonalMatrix?

本文关键字：函数 矩阵 密集 一个 既可以 常规 C++ 特征 何编写      更新时间：2023-10-16

我有一个函数可以在内部执行一些线性代数，但我希望能够将常规密集矩阵以及对角矩阵(后者出于效率目的(传递到其中。我尝试了以下语法：

void bla( const Vector* v, const Eigen::MatrixBase<float>* A, Vector* out )
{
  int colunms = A->cols();
  ....
}

但这不会编译，因为 MatrixBase 没有 cols(( 函数！

我知道DiagonalMatrix类有一个toDenseMatrix((函数，但我担心的是这涉及值的内部复制，因此会使我希望从DiagonalMatrix获得的所有优化无效。

我该怎么做？

在任何矩阵上工作的通用特征例程都应该将类模板template<typename Derived> MatrixBase作为参数，它本身将派生自它的矩阵类作为模板参数(即，它使用 CRTP 模式(。所以基本上，你的函数应该以这样的方式设置。

  template<typename Derived>
  void foo(const Eigen::MatrixBase<Derived>& x)
  {
      //do something
  }
在这个函数中，

正如你所注意到的，你只能调用那些在MatrixBase中实际可用的成员函数，而cols()确实不可用。但是，您可以使用成员函数 innerSize 和 outerSize ，它们根据存储方案分别表现为 ''rows(( and cols(('。在此处阅读详细信息。

但是，如果这些函数不可用，您也可以通过重载函数来获得所需的行为。例如，您可以编写一个采用矩阵并使用上述cols()的一般例程，以及一个对角矩阵的重载，

  template<typename T>
  void foo(const Eigen::DiagonalMatrix<T>& x)
  {
      //do something for diagonal matrices
  }
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