用C++11优化矩阵运算的空间和时间效率

最近在segmentfault.com上看到一个问题，提问者想要利用C++11的移动语义，减少矩阵相加时临时对象的构造。受此启发，我实现了一个简单的矩阵类，利用C++11标准中的一些特性，对矩阵运算进行了时间和空间效率的优化。（完整代码：matrix.h、matrix_test.cc、run.sh）

用C++11的移动语义，优化矩阵运算的空间效率

C++11的右值引用(T&&)，可以将一个变量标记为“临时的”、“在此之后不再需要”，让该变量的使用者可以放心地将其内容“偷”走，而不用担心会有不良后果。利用该特性，可以减少矩阵运算中不必要的临时对象构造和拷贝，实现空间效率的优化。

矩阵加法、减法和数乘

先讨论矩阵加法。

常用的加法函数的声明格式为 T operator+(const T& lhs, const T& rhs); ，例如std::plus。这样符合我们对加法的常识，两个加数在相加前后都不变（不被修改），返回一个临时对象作为结果。这样做的代价是，每次加法都要构造一个临时对象。（这里有个插曲，返回值优化会在 T v = a1 + a2; 中省去一次临时对象构造，但在 T v = a1 + a2 + ... + an; 中仍然要进行n-1次临时对象的构造，临时对象构造不可避免）

而在矩阵运算中，构造临时矩阵代价就更大。因此，除了Matrix<T> operator+(const Matrix<T>& lhs, const Matrix<T>& rhs); 这种常用形式，可以引入另外两种声明形式：

Matrix<T> operator+(const Matrix& lhs, Matrix&& rhs);Matrix<T> operator+(Matrix&& lhs, const Matrix& rhs);

在连续相加中产生的临时矩阵，匹配到右值引用参数，然后其空间被“偷”走，作为函数返回值传出。再加上返回值优化，就可以在整个加法表达式中不构造任何临时矩阵，全部实现原地运算，优化矩阵加法的空间效率。

实现代码如下：

template <typename T>Matrix<T> operator+(const Matrix<T>& lhs, Matrix<T>&& rhs) {  matrix::CheckDimensionMatches(lhs, rhs);  Matrix<T> result(std::move(rhs));  result += lhs;  return result;}template <typename T>Matrix<T> operator+(Matrix<T>&& lhs, const Matrix<T>& rhs) {  return rhs + std::move(lhs);}

矩阵减法和矩阵数乘原理相同，仅列出函数声明：

template <typename T>Matrix<T> operator-(const Matrix<T>& lhs, Matrix<T>&& rhs);template <typename T>Matrix<T> operator-(Matrix<T>&& lhs, const Matrix<T>& rhs);template <typename T>Matrix<T> operator*(Matrix<T>&& mat, const T& scaler);template <typename T>Matrix<T> operator*(const T& scaler, Matrix<T>&& mat);

测试代码：

void TestArithmetrics_Temporaries() {  cout << "prepare a, b, c, scaler, expected" << endl;  Matrix<int> a = {    {1, 2},    {3, 4},  }, b = {    {2, 3},    {4, 5},  }, c = {    {1, 1},    {1, 1},  }, expected = {    {2, 2},    {2, 2},  };  int scaler = 3;  cout << "Matrix<int> d = std::move(c) * scaler + a - b;" << endl;  Matrix<int> d = std::move(c) * scaler + a - b;  assert(d.equal_to(expected));  cout << "done." << endl;}

输出结果：

prepare a, b, c, scaler, expectedMatrix::Matrix(std::initializer_list<std::initializer_list<value_type>>)Matrix::Matrix(std::initializer_list<std::initializer_list<value_type>>)Matrix::Matrix(std::initializer_list<std::initializer_list<value_type>>)Matrix::Matrix(std::initializer_list<std::initializer_list<value_type>>)Matrix<int> d = std::move(c) * scaler + a - b;Matrix::Matrix(Matrix&&)  // std::move(c) * scalerMatrix::Matrix(Matrix&&)  // tmp + aMatrix::Matrix(Matrix&&)  // tmp + bdone.  // because of RVO, d's ctor is not called

矩阵和矩阵相乘

这里涉及到我的矩阵实现细节，代码如下：

template <typename T>class Matrix { private:  std::vector<std::vector<T>> data_;  std::size_t column_size_;};

其中，data_采用行优先存储，也即data_[row]存储矩阵的第row行。

与矩阵加法中的情况类似，矩阵乘法的常用声明形式为 Matrix<T> operator*(const Matrix& lhs, const Matrix& rhs); ，从而不可避免地要构造一个临时矩阵。为了消灭该临时矩阵构造的必要性，还是使用右值引用的声明形式：

template <typename T>Matrix<T> operator*(Matrix<T>&& lhs, const Matrix<T>& rhs);template <typename T>Matrix<T>operator*(const Matrix<T>& lhs, Matrix<T>&& rhs);

但与矩阵加法、加法和数乘不同，矩阵相乘的结果矩阵与乘数矩阵维数未必相同，需要进行维数的修改。下面对以上两种声明形式分别讨论。

对于 Matrix<T> operator*(Matrix<T>&& lhs, const Matrix<T>& rhs); 而言，需要将lhs的存储“偷”走作为结果矩阵（ Matrix<T> result(std::move(lhs); ）。结果矩阵行数就是lhs的行数，故 result.data_.size()可以保持不变。

定义一个临时向量 vector<T> row_result(rhs.column_size()); ，计算结果矩阵的一行并存储到row_result中。考虑到result.data_[row]是std::vector<T>类型，可以利用 result.data_[row].swap(row_result); 进行原地置换，省去了复制的时间。继续以此方法计算并填充结果矩阵的所有行，完成矩阵相乘的计算逻辑。代码如下：

template <typename T>Matrix<T> operator*(Matrix<T>&& lhs, const Matrix& rhs) {  matrix::CheckDimensionMultipliable(lhs, rhs);  typedef typename Matrix<T>::size_type size_type;  Matrix<T> result(std::move(lhs));  std::vector<T> row_result(rhs.column_size());  for (size_type row = 0; row < row_size(); ++row) {    row_result.resize(rhs.column_size());    // Calculates single row in result matrix.    for (size_type column = 0; column < rhs.column_size(); ++column) {      row_result[column] = std::inner_product(          result.row_begin(row), result.row_end(row),          rhs.column_begin(column), T());    }    // Inplace puts calculated row into result matrix.    result.data_[row].swap(row_result);  }  result.column_size_ = rhs.column_size();  return result;}

对于 Matrix<T> operator*(const Matrix<T>& lhs, Matrix<T>&& rhs); 而言，需要将rhs的存储“偷”走作为结果矩阵（Matrix<T> result(std::move(rhs)); ）。结果矩阵行数为lhs.row_size()（未必等于rhs.row_size()），因此需要改变result.data_.size()。

定义一个临时向量 std::vector<T> column_result(lhs.row_size()); ，计算结果矩阵的一列并存储到column_result中，然后 std::copy(column_result.begin(), column_result.end(), result.column_begin(column)); 。继续以此方法计算并填充结果矩阵的所有列，完成矩阵相乘的计算逻辑。代码如下：

template <typename T>Matrix<T> operator*(const Matrix<T>& lhs, Matrix<T>&& rhs) {  matrix::CheckDimensionMultipliable(lhs, rhs);  typedef typename Matrix<T>::size_type size_type;  size_type rhs_row_size(rhs.row_size()), rhs_column_size(rhs.column_size());  Matrix<T> result(std::move(rhs));  result.row_resize(std::max(rhs_row_size, lhs.row_size()));  std::vector<T> column_result(lhs.row_size());  for (size_type column = 0; column < rhs_column_size; ++column) {    // Calculates single column in result matrix.    for (size_type row = 0; row < lhs.row_size(); ++row) {      column_result[row] = std::inner_product(          lhs.row_begin(row), lhs.row_end(row),          result.column_begin(column), T());    }    // Puts calculated column into result matrix.    std::copy(column_result.begin(), column_result.end(),        result.column_begin(column));  }  result.row_resize(lhs.row_size());  return result;}

综上两种讨论，矩阵相乘的空间复杂度由经典方式的O(lhs.row_size() * rhs.column_size())降低到O(rhs.column_size())或O(lhs.row_size())，加上省去了临时结果矩阵的构造，实现了对矩阵相乘的空间效率的优化。

用C++11的并发支持，优化矩阵运算的时间效率

C++11引入了对并发编程的支持，在此使用其中的std::async()，配合lambda函数，对矩阵运算中的一些步骤进行并发处理，从而利用多核CPU，优化矩阵的时间效率。

并发处理工具函数

矩阵运算中很多地方都可以用到并发处理，因此我将并发处理抽象出来成为一个函数：

void ConcurrentProcess(std::size_t count,                       std::function<void(std::size_t)> process) {  std::vector<std::future<void>> futures(count);  for (std::size_t index = 0; index < count; ++index) {    futures[index] = std::async(std::launch::async, process, index);  }  for (std::size_t index = 0; index < count; ++index) {    futures[index].wait();  }}

在调用处，代码需要定义一个lambda函数，接收一个下标(index)作为参数，没有返回值，并且注意不同下标处理的数据不要有读写冲突。这样就实现了并发计算。

需要注意的一点是，并发是以后台线程为代价的，因此lambda函数的运行收益，需要能抵消线程的维护开销。lambda函数里应该放置比较耗时的操作，不要放置本来就很简短地操作，例如 result[row][column] = rhs[row][column] - result[row][column]; 。

矩阵运算的并发实现

下面以矩阵加法和矩阵相乘为例说明。

对于矩阵加法，每个元素的计算都不会互相干扰，可以将各行的求值并发计算（也可选择按列计算，在此略），代码如下：

template <typename T>Matrix<T> operator+(Matrix<T>&& lhs, const Matrix<T>& rhs) {  matrix::CheckDimensionMatches(lhs, rhs);  typedef typename Matrix<T>::size_type size_type;  Matrix<T> result(std::move(lhs));  matrix::ConcurrentProcess(      lhs.row_size(), [&result, &rhs](size_type row) mutable {        for (size_type column = 0; column < result.column_size(); ++column) {          result.data_[row][column] += rhs.data_[row][column];        }      });  return result;}

对于矩阵相乘，以前述第一种实现为例。因为临时向量row_result是共享的，所以各行不能并发处理。但是一行内各列可以并发处理。处理每列时都需要算一次内积，其时间复杂度为O(lhs.column_size())，是一种耗时操作，在此（不加证明地）认定其并发收益能够抵消线程维护代价。代码如下：

template <typename T>Matrix<T> operator*(Matrix<T>&& lhs, const Matrix& rhs) {  matrix::CheckDimensionMultipliable(lhs, rhs);  typedef typename Matrix<T>::size_type size_type;  Matrix<T> result(std::move(lhs));  std::vector<T> row_result(rhs.column_size());  for (size_type row = 0; row < row_size(); ++row) {    row_result.resize(rhs.column_size());    // Concurrently calculates single row in result matrix.    matrix::ConcurrentProcess(        rhs.column_size(),        [&result, &rhs, row, &row_result](size_type column) mutable {          row_result[column] = std::inner_product(            lhs.row_begin(row), lhs.row_end(row),            rhs.column_begin(column), T());        });    // Inplace puts calculated row into result matrix.    result.data_[row].swap(row_result);  }  result.column_size_ = rhs.column_size();  return result;}

编译选项设置

在我的Ubuntu上编译运行以上的并发代码时，会出现运行时错误：

terminate called after throwing an instance of 'std::system_error' what():  Unknown error -1

我的G++版本为：

$ g++ -vUsing built-in specs.COLLECT_GCC=g++COLLECT_LTO_WRAPPER=/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/4.6/lto-wrapperTarget: x86_64-linux-gnuConfigured with: ../src/configure -v --with-pkgversion='Ubuntu/Linaro 4.6.3-1ubuntu5' --with-bugurl=file:///usr/share/doc/gcc-4.6/README.Bugs --enable-languages=c,c++,fortran,objc,obj-c++ --prefix=/usr --program-suffix=-4.6 --enable-shared --enable-linker-build-id --with-system-zlib --libexecdir=/usr/lib --without-included-gettext --enable-threads=posix --with-gxx-include-dir=/usr/include/c++/4.6 --libdir=/usr/lib --enable-nls --with-sysroot=/ --enable-clocale=gnu --enable-libstdcxx-debug --enable-libstdcxx-time=yes --enable-gnu-unique-object --enable-plugin --enable-objc-gc --disable-werror --with-arch-32=i686 --with-tune=generic --enable-checking=release --build=x86_64-linux-gnu --host=x86_64-linux-gnu --target=x86_64-linux-gnuThread model: posixgcc version 4.6.3 (Ubuntu/Linaro 4.6.3-1ubuntu5)

Google了一下，找到一个解决方法：加上命令行参数-pthread就好了。不知道为什么会踩这个坑，也请大方之家帮忙解释下，先谢了。总之先跳过去这个坑再说。最终的编译命令行：

g++ -std=c++0x -pthread test.cc

总结

C++11标准已经出来很久了（C++14都快出来了），各家编译器对C++11的支持都基本到了可用的程度，是时候利用这些特性，来实现简洁、高效、优雅的代码了。本文通过对矩阵运算的实现，探讨了C++11中移动语义和并发处理的使用方法。希望能跟大牛们多多交流，看看C++11还有什么好玩的东西，可以拉出来遛一圈玩玩。