在 C++ 中计算两个向量的点积
Jinku Hu
2023年10月12日
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使用
std::inner_product在 C++ 中计算两个向量的点积 -
使用
std::transform_reduce在 C++ 中计算两个向量的点积 -
使用
std::transform_reduce和std::execution::par计算两个向量的点积
本文将演示在 C++ 中计算两个向量的点积的多种方法。
点积是两个向量的相应元素的乘积之和。假设我们有两个向量-{1，2，3} 和 {4，5，6}，这两个向量的点积是 1*4+2*5+3*6=32。
使用 std::inner_product 在 C++ 中计算两个向量的点积
std::inner_product 是 C++ 数值算法库的一部分，包含在 <numeric> 头中。该方法计算两个范围的乘积之和，第一个范围用 begin/end 迭代器指定，第二个范围只用 begin 指定。该函数还将 init 作为第四个参数来初始化累加器的值。返回值是给定范围的最终点积值。注意 std::inner_product 总是按照给定的顺序执行操作。
#include <iostream>
#include <iterator>
#include <numeric>
#include <vector>
using std::copy;
using std::cout;
using std::endl;
using std::vector;
int main() {
vector<int> vec1{1, 2, 3, 4, 5};
vector<int> vec2{2, 4, 6, 8, 10};
copy(vec1.begin(), vec1.end(), std::ostream_iterator<int>(cout, "; "));
cout << endl;
copy(vec2.begin(), vec2.end(), std::ostream_iterator<int>(cout, "; "));
cout << endl;
cout << "Scalar product is: "
<< inner_product(vec1.begin(), vec1.end(), vec2.begin(), 0);
cout << endl;
return EXIT_SUCCESS;
}
输出：
1; 2; 3; 4; 5;
2; 4; 6; 8; 10;
Scalar product is: 110
使用 std::transform_reduce 在 C++ 中计算两个向量的点积
与之前的方法不同，std::transform_reduce 可以不按顺序对范围进行操作，从而使性能最大化。std::transform_reduce 本质上是 std::inner_product 算法的并行化版本。下面的例子演示了函数的执行，其参数与前面的例子中传递的参数相同。
#include <iostream>
#include <iterator>
#include <numeric>
#include <vector>
using std::copy;
using std::cout;
using std::endl;
using std::inner_product;
using std::vector;
int main() {
vector<int> vec1{1, 2, 3, 4, 5};
vector<int> vec2{2, 4, 6, 8, 10};
copy(vec1.begin(), vec1.end(), std::ostream_iterator<int>(cout, "; "));
cout << endl;
copy(vec2.begin(), vec2.end(), std::ostream_iterator<int>(cout, "; "));
cout << endl;
cout << "Scalar product is: "
<< std::transform_reduce(vec1.begin(), vec1.end(), vec2.begin(), 0);
return EXIT_SUCCESS;
}
输出：
1; 2; 3; 4; 5;
2; 4; 6; 8; 10;
Scalar product is: 110
使用 std::transform_reduce 和 std::execution::par 计算两个向量的点积
另外，还可以为 std::transform_reduce 算法指定一个执行策略。这种方法为程序员提供了更多的控制，因为程序流程可以通过本手册中定义的执行规则进行定制。尽管使用 transform_reduce 可以提高性能，但在指定并行执行策略时，应时刻注意潜在的竞争条件。
#include <execution>
#include <iostream>
#include <iterator>
#include <numeric>
#include <vector>
using std::copy;
using std::cout;
using std::endl;
using std::inner_product;
using std::vector;
int main() {
vector<int> vec1{1, 2, 3, 4, 5};
vector<int> vec2{2, 4, 6, 8, 10};
copy(vec1.begin(), vec1.end(), std::ostream_iterator<int>(cout, "; "));
cout << endl;
copy(vec2.begin(), vec2.end(), std::ostream_iterator<int>(cout, "; "));
cout << endl;
cout << "Scalar product is: "
<< std::transform_reduce(std::execution::par, vec1.begin(), vec1.end(),
vec2.begin(), 0);
return EXIT_SUCCESS;
}
输出：
1; 2; 3; 4; 5;
2; 4; 6; 8; 10;
Scalar product is: 110
作者： Jinku Hu
