【发布时间】：2017-01-25 13:08:49
【问题描述】：
我编写了一个程序来使用Repa 处理大量数据样本。性能是该程序的关键。大部分操作需要多维数组上的并行映射/折叠，Repa 非常适合这一点。但是，我的程序中仍有一部分只使用一维数组并且不需要并行性（即并行性的开销会损害性能）。其中一些操作需要take 或folds 等带有自定义累加器的函数，Repa 不支持这些函数。所以我自己通过迭代Repa 数组来编写这些操作。
我是否最好使用Vector 而不是Repa 重写这些操作？它们会带来更好的性能吗？
我在某处读到一维Repa 数组被实现为Vectors '在引擎盖下'，所以我怀疑Vectors 会带来更好的性能。另一方面，Vector 确实有一些不错的内置函数，我可以使用它们而不是自己编写它们。
【问题讨论】：
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Repa 对所有维度都使用 Unboxed(
U) 或 Storable(F) 向量，而不仅仅是DIM1。所以，我想说，如果你不需要并行处理那些DIM1数组，你最好直接使用vector包。 -
是的，你是对的。每个 N 维数组在底层都是一个向量。它只是改变的形状。