通过函数分配矩阵内存

Question

我正在使用这些行来创建可变大小的矩阵：

Temp_Mat_0 = (double  **)malloc((M)*sizeof(double  ));
for (i=0;i<M;i++)
    Temp_Mat_0[i] = (double  *)malloc((N)*sizeof(double  ));

它们运行良好，但我一直在我的代码中反复使用它们。我需要将它们转换为传递指针和大小的函数。由于指针混乱，我无法做到。

matrixAllocate(Matrix Pointer,rows,colms)

你能帮忙吗！

Answer 1

他们工作正常

它们看起来不太好。代码应改为：

Temp_Mat_0 = malloc((M)*sizeof(double*));  //double* instead of double
if (Temp_Mat_0 == NULL)
    return;
for (i = 0; i < M; i++){
    Temp_Mat_0[i] = malloc((N)*sizeof(double));
    if (Temp_Mat_0[i] == NULL){
        free(Temp_Mat_0);
        return;
    }
}

---

然后，你可以使用这样的函数：

double ** matrix_pointer = matrixAllocate(rows,colms);

函数matrixAllocate 返回它分配的指针。例如：

matrixAllocate(rows,colms){
    Temp_Mat_0 = malloc((rows)*sizeof(double*));  
    if (Temp_Mat_0 == NULL)
        return NULL;
    for (i = 0; i < rows; i++){
        Temp_Mat_0[i] = malloc((colms)*sizeof(double));
        if (Temp_Mat_0[i] == NULL){
           free(Temp_Mat_0);
           return NULL;
        }
    }
    return Temp_Mat_0;
}

然后这样称呼它：

double **matrix pointer;
matrix pointer = matrixAllocate(rows, colms);

---

之后不要忘记释放malloced 内存。

for (i = 0; i < M; i++){
    free(Temp_Mat_0[i]);
}
free(Temp_Mat_0);

---

注意you should not cast the result of malloc，你也应该check if malloc was successful。

Answer 2

我认为您最好使用一个非常简单的方案，将您的矩阵分配为单个连续块。

double **matrix_alloc(int rows, int cols)
{
    /* Allocate array of row pointers */
    double ** m = malloc(rows * sizeof(double*));
    if (!m) return NULL;

    /* Allocate block for data */
    m[0] = malloc(rows * cols * sizeof(double));
    if (!m[0]) {
        free(m);
        return NULL;
    }

    /* Assign row pointers */
    for(int r = 1; r < rows; r++) {
        m[r] = m[r-1]+cols;
    }

    return m; 
}

这有额外的好处，当你释放矩阵时，你不需要记住它有多大：

matrix_free( double** m )
{
    if (m) free(m[0]);
    free(m);
}

作为对此的扩展，您可以声明一个结构，该结构还跟踪它所拥有的行数和列数。 例如

struct matrix {
    int rows, cols;
    double **m;
};

这使您的矩阵函数看起来更好一些（即您可以传递 struct matrix* 而不是 double**）。它的额外好处是矩阵维度与相关数据一起移动。

除非您有 巨大的 矩阵，否则通常最好对矩阵数据使用一个连续的块。如果您的矩阵很小，那就太好了，因为您将受益于 CPU 缓存中更好的内存局部性——这意味着更快的代码的潜力。