Eigen::VectorXd
有一个Scalar operator()(Index i)
,它返回向量中索引i
处的系数。但是,由于Eigen::VectorXd
是Eigen::Matrix
的特殊类型,即Eigen::Matrix<Scalar, Eigen::Dynamic, 1>;
类型,因此还存在Scalar operator()(Index i, Index j)
。
问题:
我可以假设它是安全的(即没有未定义的行为)使用第二个版本,如果我设置j
为零?换句话说,下面的代码可以吗?
Eigen::VectorXd v(4);
v << 1, 2, 3, 4;
std::cout << v(2, 0); // displays 3
看起来很好,在调试模式下编译时没有失败的断言或警告,但我不是100%确定。
只要v
是列向量是安全的,而使用v(i)
对列向量和行向量都有效,例如:
template<typename T>
void foo(const T &v) {
v(2); // OK
v(2,0); // -> out of bounds runtime assertion
}
MatrixXd mat(10,10);
foo(mat.row(5));
我将详细说明@ggaels的答案。如果您查看DenseCoeffsBase.h中的operator()
定义(我引用3.2.10),您将看到它们都调用coeff
(或coeffRef
)
EIGEN_STRONG_INLINE CoeffReturnType operator()(Index row, Index col) const
{
eigen_assert(row >= 0 && row < rows()
&& col >= 0 && col < cols());
return derived().coeff(row, col);
}
EIGEN_STRONG_INLINE CoeffReturnType
operator()(Index index) const
{
eigen_assert(index >= 0 && index < size());
return derived().coeff(index);
}
查看PlainObjectBase.h中coeffRef的定义,我们看到偏移量的计算很简单:
EIGEN_STRONG_INLINE Scalar& coeffRef(Index rowId, Index colId)
{
if(Flags & RowMajorBit)
return m_storage.data()[colId + rowId * m_storage.cols()];
else // column-major
return m_storage.data()[rowId + colId * m_storage.rows()];
}
EIGEN_STRONG_INLINE Scalar& coeffRef(Index index)
{
return m_storage.data()[index];
}
因此,在行向量的情况下,您必须编写v(0,2)
以避免可能的断言失败/越界错误。