从特征中的布尔矩阵中采样

Sampling from a boolean matrix in Eigen

本文关键字：采样 布尔矩 特征      更新时间：2023-10-16

我有一个这种形式的矩阵A：

Eigen::Matrix<bool, n, m> A(n, m)

我想在"真实"的元素中随机获得一个元素。愚蠢的方法是获得"真"元素 t 的数量，生成一个介于 1 和 t 之间的随机数并迭代：

//r = random number
int k = 0;
for (int i = 0; i < A.rows(); ++i)
    for (int j = 0; j < A.cols(); ++j)
    {
        if (A(i, j))
            ++k;
        if (k == r)
            std::cout << "(" << i << ", " << j << ")" << std::endl;
    }

当需要多个样品且基质很大时，该解决方案非常慢。关于我应该如何做到这一点的任何建议？

简而言之：我想找到一种有效的方法来获得上述矩阵的第 i 个"真"元素。

你可以

改用Eigen::SparseMatrix。

Eigen::SparseMatrix<bool> A(n, m);

使用其压缩（或非）列/行存储方案，您可以在 O（m）/O（n） 时间中找到第 r 个非零元素，或者通过二叉搜索找到 O（log（m））。

您可以使用 COO 格式实用程序Eigen::Triplet在 O（1） 时间内查找第 r 个非零元素。

std::vector<Eigen::Triplet<bool> > a(num_nonzeros);

是的，因为它是一个布尔矩阵，所以存储值也是不必要的。

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