如何将Eigen：：矩阵映射到std::vector<Eigen::vector>？

Question

例如，如果我有一个大小为10列3行的Eigen::MatrixXd，我如何将其别名为Eigen::Vector3d的10个元素的std::vector？当我说别名时，我的意思是使用相同的内存块，而不是复制。

我知道我可以通过如下方式进行反向映射：

std::vector<Vector3d> v(10);
...
Map<Matrix<double,3,Dynamic> >  m(v.data().data(), 3, 10);

但反过来，如果我有一个Eigen::Matrix，我试图将它转换为Eigen::vector的向量，但以下代码行编译失败

Eigen::Matrix2Xd points;
...
std::vector<Eigen::Vector2d> v_points(points.data()
    Eigen::aligned_allocator<Eigen::vector2d>(points_data()))

Answer 1

这可以使用自定义分配器，如下所述：Is it possible to initialize std::vector over already allocated memory?

为此，您必须将其重新解释为Vector3d*

Vector3d* buf = reinterpret_cast<Vector3d*>(mat.data());

然后将其传递给您的自定义分配器：

std::vector<Vector3d, PreAllocator<Vector3d>> my_vec(10, PreAllocator<Vector3d>(buf, 10));

另一种选择是将其包装在一些类似于std::vector的视图中，例如gsl::span

gsl::span<Vector3d> view(buf,mat.cols());

在这两种情况下，mat对象必须在std::vector或span的整个生命周期中保持活动状态。

为了完整性，还可以在std::vector中对其进行深度复制

std::vector<Vector3d> v(10);
Matrix<double,3,Dynamic>::Map(v.data().data(),3,10) = mat;