有效地更新特征中的大型稀疏矩阵的某些块？

Question

假设我有一个具有以下模式的大型稀疏矩阵：

• 每列的非零数及其位置是固定的。
• 只有矩阵块A和B会改变，其余的矩阵保持不变；(块A和B本身也是稀疏的，固定的非零位置)

按照文档中的指示，我通过以下方法初始化了上面的矩阵

• 为列主稀疏矩阵保留每列非零的确切数目
• 逐列插入
• 从每列最小行索引插入

在程序的后面部分，很自然地重用矩阵，只更新A，B块。可能的方法是：

1. 通过coeffRef访问现有条目，将引入二进制搜索，因此这里不首选。
2. 对外部和内部维度进行迭代，如文档所示的这里

但是，似乎没有必要对所有非零项进行迭代，因为稀疏矩阵的大部分部分保持不变。

可以在不迭代矩阵中的所有非零的情况下更新A，B的位置吗？

Answer 1

据我所知，InnerIterator可用于此，并在恒定时间内运行。

Eigen::Index col = 1;
Eigen::Index offset_in_col = 1;

using SparseMatrixD = Eigen::SparseMatrix<double>;
SparseMatrixD mat = ...;

SparseMatrixD::InnerIterator i =
      SparseMatrixD::InnerIterator(mat, col) + offset_in_col;
assert(i.row() == 1);
assert(i.col() == 1);
assert(i.value() == C);

这应该访问C值。您只需要知道每列有多少个非零元素(或内部维度)。您不需要知道存储了多少非零列(外部维度)，因为该数组(SparseMatrix.outerIndexPtr())每列有一个条目。