在Lu中创建自定义数据类型，小矩阵乘效率测试

 在Lu中创建自定义数据类型，小矩阵乘效率测试

    本例中，我们将自定义矩阵（matrix）类型，基本类型和扩展类型均为matrix（标识矩阵）。

    基本要点：

    （1）编写生成矩阵（matrix）的函数NewMatrix和销毁矩阵的函数DelMatrix。

    （2）为自定义类型matrix编写运算符重载函数OpMatrix。

    （3）用函数LockKey将重载函数OpMatrix注册到Lu，锁定的键的类型即为matrix，要注册为常量，以便于使用。

    （4）为自定义类型matrix编写其他操作函数（本例未提供）。

    （5）用函数LockKey解锁键matrix（本例中，程序退出时会自动解锁，故可以不用）。

    仅需要以下支持文件：

    1）头文件lu32.h。
    2）导入库lu32.lib。
    3）核心库lu32.dll。

 

#include <windows.h>#include <iostream>#include <math.h>#include "lu32.h"#pragma comment( lib, "lu32.lib" )using namespace std;//自定义矩阵class myMatrix{public:double *Array;//数据缓冲区luVOID ArrayLen;//数据缓冲区长度luVOID Dim[2];//矩阵维数myMatrix(){Array=NULL; ArrayLen=0; Dim[0]=0; Dim[1]=0;}~myMatrix(){if(Array) delete[] Array;}};luKEY Matrix=-1000;//标识矩阵类型，最终的Matrix由LockKey决定void _stdcall LuMessage(wchar_t *pch)//输出动态库信息，该函数注册到Lu，由Lu二级函数调用 {wcout<<pch;}void _stdcall DelMatrix(void *me)//用于LockKey函数及InsertKey函数，使Lu能自动销毁myMatrix对象{delete (myMatrix *)me;}myMatrix * _stdcall NewMatrix(luVOID m,luVOID n)//生成一个myMatrix对象{myMatrix *pMatrix;luVOID k;double *pa;char keyname[sizeof(luVOID)];void *NowKey;k=m*n;pMatrix=(myMatrix *)GetBufObj(Matrix,keyname);//先尝试从缓冲区中获取一个矩阵对象if(pMatrix){if(pMatrix->ArrayLen!=k)//重置矩阵的大小{pa=new double[k];if(!pa){DeleteKey(keyname,sizeof(luVOID),Matrix,DelMatrix,1);//将矩阵对象放回缓冲区return NULL;}delete[] pMatrix->Array;pMatrix->Array=pa;}}else{pMatrix=new myMatrix;//创建矩阵对象if(!pMatrix) return NULL;pMatrix->Array=new double[k];if(!pMatrix->Array){delete pMatrix;return NULL;}if(InsertKey((char *)&pMatrix,-1,Matrix,pMatrix,DelMatrix,NULL,0,NowKey))//将矩阵对象注册到Lu{delete pMatrix;return NULL;}}pMatrix->ArrayLen=k; pMatrix->Dim[0]=m; pMatrix->Dim[1]=n;return pMatrix;}LuData _stdcall OpMatrix(luINT mm,LuData *xx,void *hFor,int theOperator)//运算符重载函数，用于LockKey函数{LuData a;myMatrix *pMatrix1,*pMatrix2,*pMatrix3;luVOID i,j,k,m,n,u,v;double *pa,*pb,*pc;luMessage pMessage;wchar_t wchNum[32];char chNum[32];a.BType=luStaData_nil; a.VType=luStaData_nil; a.x=0;switch(theOperator){case 2://重载运算符*pMatrix1=(myMatrix *)SearchKey((char *)&(xx->x),sizeof(luVOID),Matrix);pMatrix2=(myMatrix *)SearchKey((char *)&((xx+1)->x),sizeof(luVOID),Matrix);if(!pMatrix1 || !pMatrix2) break;//对象句柄无效，不是矩阵if(pMatrix1->Dim[1]!=pMatrix2->Dim[0]) break;//维数不匹配pMatrix3=NewMatrix(pMatrix1->Dim[0],pMatrix2->Dim[1]);//生成新矩阵if(!pMatrix3) break;pa=pMatrix1->Array; pb=pMatrix2->Array; pc=pMatrix3->Array;m=pMatrix1->Dim[0]; n=pMatrix1->Dim[1]; k=pMatrix2->Dim[1];for(i=0; i<m; i++)//矩阵乘{for(j=0; j<k; j++){u=i*k+j; pc[u]=0.0;for (v=0; v<n; v++){pc[u]=pc[u]+pa[i*n+v]*pb[v*k+j];}}}FunReObj(hFor);//告诉Lu，返回一个动态对象a.BType=Matrix; a.VType=Matrix; a.x=0; *(luVOID *)&(a.x)=(luVOID)pMatrix3;break;case 25://重载运算符.*pMatrix1=(myMatrix *)SearchKey((char *)&(xx->x),sizeof(luVOID),Matrix);pMatrix2=(myMatrix *)SearchKey((char *)&((xx+1)->x),sizeof(luVOID),Matrix);if(!pMatrix1 || !pMatrix2) break;//对象句柄无效，不是矩阵if(pMatrix1->Dim[0]!=pMatrix2->Dim[0] || pMatrix1->Dim[1]!=pMatrix2->Dim[1]) break;//维数不相同pMatrix3=NewMatrix(pMatrix1->Dim[0],pMatrix1->Dim[1]);//生成新矩阵if(!pMatrix3) break;for(i=0;i<pMatrix1->ArrayLen;i++) pMatrix3->Array[i]=pMatrix1->Array[i]*pMatrix2->Array[i];//矩阵点乘FunReObj(hFor);//告诉Lu，返回一个动态对象a.BType=Matrix; a.VType=Matrix; a.x=0; *(luVOID *)&(a.x)=(luVOID)pMatrix3;break;case 46://重载函数newif(mm<2) break;if((xx+1)->x<1 || (xx+2)->x<1 || (xx+1)->BType!=luStaData_int64 || (xx+2)->BType!=luStaData_int64) break;pMatrix3=NewMatrix((luVOID)(xx+1)->x,(luVOID)(xx+2)->x);//生成新矩阵if(!pMatrix3) break;for(j=0,i=3;i<=mm;i++,j++)//赋初值{if(j>=pMatrix3->ArrayLen) break;if((xx+i)->BType!=luStaData_double) break;//只接受实数参数pMatrix3->Array[j]=*(double *)&((xx+i)->x);}FunReObj(hFor);//告诉Lu，返回一个动态对象a.BType=Matrix; a.VType=Matrix; a.x=0; *(luVOID *)&(a.x)=(luVOID)pMatrix3;break;case 49://重载函数opMessage=(luMessage)SearchKey("\0\0\0\0",sizeof(luVOID),luPubKey_User);if(!pMessage) break;pMatrix1=(myMatrix *)SearchKey((char *)&(xx->x),sizeof(luVOID),Matrix);if(!pMatrix1) break;//对象句柄无效，不是矩阵pa=pMatrix1->Array;m=pMatrix1->Dim[0]; n=pMatrix1->Dim[1]; k=0;for(i=0; i<m; i++)//输出矩阵{pMessage(L"\r\n"); k+=2;for(j=0; j<n; j++){_gcvt_s(chNum,pa[i*n+j],16);for(u=0;chNum[u];u++) {wchNum[u]=chNum[u]; k++;}wchNum[u]='\0';pMessage(wchNum); pMessage(L"  "); k+=2;}}pMessage(L"\r\n"); k+=2;a.BType=luStaData_int64; a.VType=luStaData_int64; a.x=k;//按函数o的要求，返回输出的字符总数break;default:break;}return a;}void main(void){void *hFor;//表达式句柄luINT nPara;//存放表达式的自变量个数LuData *pPara;//存放输入自变量的数组指针luINT ErrBegin,ErrEnd;//表达式编译出错的初始位置和结束位置int ErrCode;//错误代码void *v;wchar_t ForStr[]=L"o{new[matrix,2,3: 0.,1.,2.;3.,4.,5.]*new[matrix,3,2: 1.,2.;3.,4.;5.,6.]}";//字符串表达式，矩阵乘//wchar_t ForStr[]=L"o{new[matrix,2,3: 0.,1.,2.;3.,4.,5.].*new[matrix,2,3: 1.,2.,3.;4.,5.,6.]}";//字符串表达式，矩阵点乘LuData Val;if(!InitLu()) return;//初始化Luwhile(LockKey(Matrix,DelMatrix,OpMatrix)){Matrix--;}//锁定一个键，用于存储矩阵扩展类型Val.BType=luStaData_int64; Val.VType=luStaData_int64; Val.x=Matrix;//定义整数常量SetConst(L"matrix",&Val);//设置整数常量InsertKey("\0\0\0\0",4,luPubKey_User,LuMessage,NULL,NULL,1,v); //使Lu运行时可输出函数信息wcout.imbue(locale("chs"));//设置输出的locale为中文  ErrCode=LuCom(ForStr,0,0,0,hFor,nPara,pPara,ErrBegin,ErrEnd); //编译表达式if(ErrCode){wcout<<L"表达式有错误！错误代码："<<ErrCode<<endl;}else{LuCal(hFor,pPara);//计算表达式的值}LockKey(Matrix,NULL,OpMatrix);//解锁键Matrix，本例中，该函数可以不用FreeLu();//释放Lu}

    习题：

    （1）自定义矩阵的加、减、左除、右除、点左除等运算，自编测试字符串代码，重新编译运行程序，观察计算结果。

    （2）小矩阵乘效率测试。编译运行以下Lu字符串代码：

main(:a,b,c,d,t,i)=
    a=new[matrix,2,2: 1.,2.,2.,1.],
    b=new[matrix,2,2: 2.,1.,1.,2.],
    c=new[matrix,2,2: 2/3.,-1/3.,-1/3.,2/3.],
    t=clock(),
    d=a*b, i=0, while{i<1000000, d=d*c*b, i++},
    o{d, "time=",[clock()-t]/1000.," seconds.\r\n"}

    C/C++中的字符串定义为：

wchar_t ForStr[]=L"main(:a,b,c,d,t,i)= a=new[matrix,2,2: 1.,2.,2.,1.], b=new[matrix,2,2: 2.,1.,1.,2.], c=new[matrix,2,2: 2/3.,-1/3.,-1/3.,2/3.], t=clock(), d=a*b, i=0, while{i<1000000, d=d*c*b, i++}, o{d, \"time=\",[clock()-t]/1000.,\" seconds.\r\n\"}";//字符串表达式

    结果：

4. 5.
5. 4.
time=0.797 seconds.
请按任意键继续. . .

    Matlab 2009a 代码：

a=[1.,2.;2.,1.];
b=[2.,1.;1.,2.];
c=[2/3.,-1/3.;-1/3.,2/3.];
tic,
d=a*b;
for i=1:1000000
    d=d*c*b;
end
d,
toc

    结果：

d =

     4     5     5     4

Elapsed time is 2.903034 seconds.

    本例矩阵乘效率测试，Lu的速度超过了Matlab，主要在于Lu有更高的动态对象管理效率。

    由以上可以看出，在Lu中自定义数据类型和系统内置类型有近乎相同的效率。