在 Eigen 中，对于预分配的矩阵，赋值运算符是否会尝试重用现有内存？

问题描述投票：0回答：1

考虑以下特征代码片段：

选项1
```
Eigen::MatrixXf A (m, n), B;
B = A;
```

选项2

Eigen::MatrixXf A (m, n), B (m, n);
B = A;

在选项 1 中，我假设

开始时具有大小

(0, 0)

，然后动态分配以具有与

匹配的大小，然后

的元素被复制到

中。我的问题是：

在选项 2 中，由于
```
B
```
已经动态分配了与
```
A
```
相匹配的大小，Eigen 是否能够将
```
A
```
的元素复制到
```
B
```
的元素？或者它是否按照
```
delete
```
后跟适当大小的
```
malloc
```
/
```
new
```
的方式执行某些操作，丢弃预先分配的内存？
如果后者为真（即，
```
B
```
无论如何都会被删除并重新分配），那么如果我知道
```
A，那么将
```
B
```
的元素复制到
```
B
```
同时避免内存重新分配的有效/优雅的方法是什么？ 
```
已经有正确的尺寸了吗？我可以在
```
m
```
和
```
n
```
上编写循环并进行手动复制，但我想知道是否有可以利用矢量化的内置方法。我能找到的唯一方法是获取
```
A
```
的底层数据指针，然后使用
```
Eigen::Map
```
，但我认为这实际上并没有复制数据 - 它只是将
```
B
```
指向内存与
```
A
```
相关的块。此外，根据
```
docs
```
，.noalias() 似乎在这里没有效果，因为它仅适用于矩阵乘法。我想知道是否有更好的方法。

谢谢！

matrix c++17 deep-copy eigen3

1个回答

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我想

Eigen::MatrixXf A (m, n), B (m, n);
B.block(0, 0, m, n) = A;

是一种方法，但我不确定这是最干净的方法。

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